基于自然语言处理的通用信息模型自动调试

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摘要：通用信息模型（CIM）是工业界的一种公开标准，并已实现于很多产品中，大量的bug被发现和修复。为了减少了人工查找错误根源所需的时间和精力，提出一种基于自然语言处理的方法对CIM的bug进行自动调试。首先使用最大熵模型对已解决bug的文档描述进行分词，然后基于构建的词典使用simHash找出那些重复性很大的已修复的bug，最后使用文档处理的方法分析客户提供的trace找出问题所在和解决方法。实验结果取得了87．5％准确率，表明了该方法的有效性。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/94832X/201305/45536090.html

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关键词：语言处理 自然语言 trace cqvip 最大熵模型 通用信息模型 自然语言处理 最大熵模型 调试 文档处理