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多类特征融合的语句级缺陷检测方法研究

目录

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

二、文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

语句级缺陷检测的研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

多类特征融合方法的发展及应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

当前研究中存在的问题与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

三、理论基础与相关技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

自然语言处理基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.1词法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.2句法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

1.3语义分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

文本特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.1传统特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.2基于深度学习的特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

多类特征融合方法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.1特征分类与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.2特征融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.3特征融合效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

四、多类特征融合的语句级缺陷检测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

数据集与实验数据准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.1输入层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.2特征提取层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.3特征融合层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

2.4输出层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

模型训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.1训练过程设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.2超参数调整与优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.3模型性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

五、多类特征融合的语句级缺陷检测实证研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

实验设计与数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

2.1检测结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

2.2不同特征融合策略的比较分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

2.3模型性能对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

模型的进一步改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

3.1提高缺陷检测准确性的策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

3.2增强模型泛化能力的途径探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

3.3模型在实际应用中的优化建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

六、案例分析与应用场景探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．