面向软件工程的开放源代码机器学习模型和数据集分类研究
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。本文解决了开放源代码预训练模型和数据集在软件工程中的分类不足的问题，提出了针对软件工程需求的分类方法。研究发现，目前大多数模型和数据集聚焦于代码生成和软件开发，强调了在软件管理任务中关注的不足，并指出自2023年第二季度以来，针对软件工程的预训练模型数量显著增加。这表明亟需扩展任务覆盖面，以提升机器学习在软件工程中的应用整合。
本文提出了一种软件工程需求的分类方法，解决了开放源代码预训练模型和数据集分类不足的问题。研究表明，自2023年第二季度以来，软件工程预训练模型数量显著增加，强调了软件管理任务关注不足，呼吁扩展任务覆盖面。
