8、利用机器学习算法检测需求语句中的句法歧义及可持续 IT 实践研究

利用机器学习算法检测需求语句中的句法歧义及可持续 IT 实践研究

在软件开发过程中，需求语句的歧义性是一个常见且代价高昂的问题。准确识别和解决这些歧义对于确保软件项目的成功交付至关重要。同时，随着环境问题日益受到关注，可持续 IT 实践也成为了研究的热点。本文将介绍利用机器学习算法检测需求语句中的句法歧义，以及探讨可持续 IT 实践的相关研究。

需求语句句法歧义检测

数据预处理

• 语料转换 ：将语料转换为特定形式 X，X 包含了一系列词性标签，如 ['CC', 'DT', 'IN', 'JJ', 'MD', 'NN', 'NNP', 'NNS', 'PRP', 'RB', 'TO', 'VBZ', 'XX'] 。
• 提取唯一词 ：从语料中提取或打印出唯一的单词。
• TF - IDF 加权 ：将 X 转换为数组形式，使用 TF - IDF 对每个单词进行加权。例如：
• ["XX CC XX NN NN CC"] 对应的权重数组为 [2 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 2 ]
• ["VBZ XX NN NN CC VBZ"] 对应的权重数组为 [ 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 2 1]

以下是部分数据示例表格：
| 语句 | 权重数组 |
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