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大型开源项目中的自动化缺陷报告优先级排序
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新方法，利用自然语言处理自动化管理大型开源项目中的缺陷报告，结合TopicMiner-MTM和BERT显著提升优先级预测的准确性和可靠性，实验结果优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，解决大型开源项目中缺陷报告管理的挑战。
- 该方法在资源有限的情况下，利用自然语言处理进行自动化缺陷优先级排序。
- 结合TopicMiner-MTM进行主题建模和BERT进行文本分类，提升优先级预测的准确性和可靠性。
- 实验结果显示，该方法在准确性、精确性、召回率和F1值等方面优于现有方法。
- 该方法具有较高的应用潜力。
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