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公开(公告)号：CN112100322A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010785731.7
申请日：2020-08-06
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于软件工程技术领域，具体为一种基于知识图谱的API元素比较结果自动生成方法。本发明基本步骤为：从API参考文档中抽取API结构知识作为知识图谱的骨架；从API结构知识中以及API元素对应的描述性句子中抽取出8种不同类型的知识；通过引入通用词典、通用知识图谱外部知识实现概念和关系的扩展，将从不同来源抽取出来的表达方式有差异的API知识进行融合；利用对齐的方式为给定的一对API元素生成一个表格形式的比较结果。本发明为软件开发人员提供了一种从API功能、特性、概念等不同维度进行API元素比较的方式，开发人员能够快速地了解API元素的共性和差异，从而能更快速准确地选择满足当前开发需求的API元素和学习API相关知识。
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公开(公告)号：CN112100314A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010822260.2
申请日：2020-08-16
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/31 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/137 , G06Q50/20
Abstract: 本发明属于智能化软件开发技术领域，具体为一种基于软件开发问答网站的API教程汇编生成方法。本发明根据软件开发问答网站中API相关的讨论进行分析，识别其中所蕴含的API问题场景和API及其所扮演的角色；根据对应API问题场景模板中的关键信息类型对所涉及的各个句子进行分类，形成API问题场景的结构化描述；在此基础上，对每个API将相关的问题场景根据其结构化描述进行组织，形成一个API教程汇编，为API在不同问题场景下的问题解答及解决方案提供指导。本发明将软件开发问答网站中的API相关讨论按照问题场景进行细粒度和结构化抽取，利用抽取得到的问题场景结构化描述提供API教程汇编，使得相关讨论中所蕴含的API知识能够得到有效利用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109739994A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811529971.X
申请日：2018-12-14
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于软件工程与智能化软件开发技术领域，具体为一种基于参考文档的API知识图谱构造方法。本发明方法包括，通过文档结构解析获得API元素的基本骨架结构，通过对API元素描述性内容中的句子进行自动分类来识别功能描述和使用方式描述；在不同API元素的描述信息之间进行共性概念的识别和链接，实现内部知识融合；在API元素描述信息中的共性概念与通用知识图谱中相关的技术概念之间进行概念链接，实现外部知识融合。本发明所构造的API知识图谱包括API包、类、接口、方法、属性、异常、方法参数与返回值以及这些元素之间的关系；本发明构造的API知识图谱，通过结构化的知识表示支持API知识语义查询、自动问答、辅助代码理解和代码推荐等智能化应用。
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公开(公告)号：CN112100322B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202010785731.7
申请日：2020-08-06
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于软件工程技术领域，具体为一种基于知识图谱的API元素比较结果自动生成方法。本发明基本步骤为：从API参考文档中抽取API结构知识作为知识图谱的骨架；从API结构知识中以及API元素对应的描述性句子中抽取出8种不同类型的知识；通过引入通用词典、通用知识图谱外部知识实现概念和关系的扩展，将从不同来源抽取出来的表达方式有差异的API知识进行融合；利用对齐的方式为给定的一对API元素生成一个表格形式的比较结果。本发明为软件开发人员提供了一种从API功能、特性、概念等不同维度进行API元素比较的方式，开发人员能够快速地了解API元素的共性和差异，从而能更快速准确地选择满足当前开发需求的API元素和学习API相关知识。
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公开(公告)号：CN112100314B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202010822260.2
申请日：2020-08-16
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/31 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/137 , G06Q50/20
Abstract: 本发明属于智能化软件开发技术领域，具体为一种基于软件开发问答网站的API教程汇编生成方法。本发明根据软件开发问答网站中API相关的讨论进行分析，识别其中所蕴含的API问题场景和API及其所扮演的角色；根据对应API问题场景模板中的关键信息类型对所涉及的各个句子进行分类，形成API问题场景的结构化描述；在此基础上，对每个API将相关的问题场景根据其结构化描述进行组织，形成一个API教程汇编，为API在不同问题场景下的问题解答及解决方案提供指导。本发明将软件开发问答网站中的API相关讨论按照问题场景进行细粒度和结构化抽取，利用抽取得到的问题场景结构化描述提供API教程汇编，使得相关讨论中所蕴含的API知识能够得到有效利用。
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公开(公告)号：CN116108191A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211416498.0
申请日：2022-11-13
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于软件工程技术领域，具体为一种基于知识图谱的深度学习模型推荐方法。本发明方法包括：模型知识图谱构建方法，以开源代码仓库和组件相关的文本语料为输入，输出一个融合AI仓库、模型、组件、实现等知识的模型知识图谱；模型推荐方法，以已有的且需要修改的模型实现代码为输入，输出多个最相似的模型参考实现，以及对应的解释信息；解释信息中包含模型使用的组件、组件之间的关系、组件相关的描述性知识等。本发明基于融合多源知识的模型知识图谱，根据用户输入的模型的代码，在高层语义上进行匹配模型架构，从而得到相似的模型。本发明充分利用人工智能领域的背景知识，促进深度学习模型实现的重用，提高AI应用开发人员的开发效率。
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公开(公告)号：CN109739994B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201811529971.X
申请日：2018-12-14
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于软件工程与智能化软件开发技术领域，具体为一种基于参考文档的API知识图谱构造方法。本发明方法包括，通过文档结构解析获得API元素的基本骨架结构，通过对API元素描述性内容中的句子进行自动分类来识别功能描述和使用方式描述；在不同API元素的描述信息之间进行共性概念的识别和链接，实现内部知识融合；在API元素描述信息中的共性概念与通用知识图谱中相关的技术概念之间进行概念链接，实现外部知识融合。本发明所构造的API知识图谱包括API包、类、接口、方法、属性、异常、方法参数与返回值以及这些元素之间的关系；本发明构造的API知识图谱，通过结构化的知识表示支持API知识语义查询、自动问答、辅助代码理解和代码推荐等智能化应用。
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