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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
申请日：2024-02-06
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118034646A
主分类号：G06F8/10
分类号：G06F8/10;G06F8/35
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于大模型的跨级别需求追溯方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1：收集涉及软件工程中跨级别需求追溯的数据；步骤S2：对数据集进行预处理，预处理包括处理重复、缺失信息和过长文本；步骤S3：整理输入数据并进行格式转换；步骤S4：调用多个大模型，针对每个模型采用多种微调方式，形成各自的Pipeline，随后根据记录的实验结果选择性能最优的Pipeline；步骤S5：将训练好的大模型进行封装，生成可供外部调用的API接口。本发明提高了跨级别需求追溯的准确性和效率，具有普适性。同时，通过引入大模型和多种微调方式，增强了方法的灵活性，使其能够适应多种需求验证场景。
主权项：1.一种基于大模型的跨级别需求追溯方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤S1：收集涉及软件工程中跨级别需求追溯的数据；步骤S2：对数据集进行预处理，预处理包括处理重复、缺失信息和过长文本；步骤S3：整理输入数据并进行格式转换；步骤S4：调用多个大模型，针对每个模型采用多种微调方式，形成各自的Pipeline，随后根据记录的实验结果选择性能最优的Pipeline；步骤S5：将训练好的大模型进行封装，生成可供外部调用的API接口。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 一种基于大模型的跨级别需求追溯方法
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