【技术实现步骤摘要】
本公开涉及代码分析，尤其是涉及一种基于cosmic的软件工作量评估方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、随着人工智能的发展，各个领域都对自动化和效率提出了需求。目前，在现有的软件工作量评估技术体系中，存在以下几个缺点：
2、1.在现有情况下，由于大量评估工作仍然完全依赖人工完成，导致技术的迭代进展受限于基于人工评估规则的改进，并且完全依赖人工评估工作费时费力，并且无法保证公正性。
3、2.目前很少使用基于人工智能算法模型的软件工作量评估方法，多是使用现有的通用模型套用，难以适应当前软件评估的特点和需求。
4、3.现有的少量软件评估模型主要基于cocomo度量方法进行评估，缺乏针对cosmic度量方法的可用模型，这与近年来cosmic度量方法的广泛应用不符。
技术实现思路
1、鉴于上述问题而提出了本公开。本公开提供了一种基于cosmic的软件工作量评估方法、装置及电子设备，并相应提供了一种计算机可读存储介质。
2、根据本公开的一个方面，提供了一种基于cosmic的软件工作量评估方法，所述评估方法包括：
3、分别对需求文档与cosmic功能点拆分表进行数据处理；
4、基于数据处理结果，采用不同的长短期记忆多头自注意力网络分别对需求文档部分、本行数据部分、前文数据部分进行独立处理；
5、融合三部分的独立处理结果，输出软件工作量的预测结果。
6、此外，根据本公开一个方面的基于cosmic的软件工
7、对cosmic功能点拆分表的数据处理结果进行向量化，并拼接得到句向量；
8、将所述句向量输入至经训练的第一长短期记忆多头自注意力网络并输出第一独立处理结果，所述第一独立处理结果用于根据本行数据的文本内容对软件工作量进行评估。
9、此外，根据本公开一个方面的基于cosmic的软件工作量评估方法，对需求文档部分的处理过程包括：
10、预先设置分段列表阈值；
11、将需求文档的分段数量与分段列表阈值进行比对；
12、在基于比对差异补全分段文本列表后，将分段文本列表中每一段文本进行向量化处理，得到段向量；
13、将所述段向量与所述句向量进行拼接后，输入至经训练的第二长短期记忆多头自注意力网络并输出第二独立处理结果，所述第二独立处理结果用于结合需求文档的数据信息对软件工作量进行评估。
14、此外，根据本公开一个方面的基于cosmic的软件工作量评估方法，对前文数据部分的处理过程包括：
15、预先设置前文范围阈值；
16、将前文数据按照所述前文范围阈值读取之后，对前文数据列表以行作为单位进行逐行向量化处理，并与所述句向量进行拼接；
17、将拼接结果结合前文数据与本行数据的相对距离信息，一并输入至经训练的第三长短期记忆多头自注意力网络并输出第三独立处理结果，所述第三独立处理结果用于结合前文数据的信息以及作为索引信息的本行数据与前文数据的相对行距离，对软件工作量进行评估。
18、此外，根据本公开一个方面的基于cosmic的软件工作量评估方法，所述第一长短期记忆多头自注意力网络、所述第二长短期记忆多头自注意力网络，均为双向长短期记忆多头自注意力网络；所述第三长短期记忆多头自注意力网络为时间感知双向长短期记忆多头自注意力网络。
19、此外，根据本公开一个方面的基于cosmic的软件工作量评估方法，所述输出软件工作量的预测结果包括：
20、将三部分各自的独立处理结果进行融合及归一化处理，并经过类平衡损失函数处理后得到所述预测结果。
21、此外，根据本公开一个方面的基于cosmic的软件工作量评估方法，所述分别对需求文档与cosmic功能点拆分表进行数据处理包括：
22、对经过文本预处理后的需求文档的正文进行分段；以及，
23、获取cosmic功能点拆分表的四列数据，所述四列数据包括：功能过程、子过程描述、数据移动类型、数据属性；对其中的功能过程、子过程描述以及数据属性进行文本预处理，对数据移动类型进行独热编码化处理；并且将处理后的四列文本进行列表打包。
24、根据本公开另一个方面，提供了一种基于cosmic的软件工作量评估装置，所述评估装置包括：
25、原有数据处理模块，用于分别对需求文档与cosmic功能点拆分表进行数据处理；
26、子模型处理模块，用于基于数据处理结果，采用不同的长短期记忆多头自注意力网络分别对需求文档部分、本行数据部分、前文数据部分进行独立处理；
27、最终结果输出模块，用于融合三部分的独立处理结果，输出软件工作量的预测结果。
28、此外，根据本公开一个方面的基于cosmic的软件工作量评估装置，所述子模型处理模块包括本行数据独立处理单元，所述本行数据独立处理单元包括：
29、本行句向量生成组件，用于对cosmic功能点拆分表的数据处理结果进行向量化，并拼接得到句向量；
30、第一子模型处理组件，用于将所述句向量输入至经训练的第一长短期记忆多头自注意力网络并输出第一独立处理结果，所述第一独立处理结果用于根据本行数据的文本内容对软件工作量进行评估。
31、此外，根据本公开一个方面的基于cosmic的软件工作量评估装置，所述子模型处理模块包括需求文档独立处理单元，所述需求文档独立处理单元包括：
32、段落数量阈值设置组件，用于预先设置分段列表阈值；
33、段落数量比对组件，用于将需求文档的分段数量与分段列表阈值进行比对；
34、文本段向量生成组件，用于在基于比对差异补全分段文本列表后，将分段文本列表中每一段文本进行向量化处理，得到段向量；
35、第二子模型处理组件，用于将所述段向量与所述句向量进行拼接后，输入至经训练的第二长短期记忆多头自注意力网络并输出第二独立处理结果，所述第二独立处理结果用于结合需求文档的数据信息对软件工作量进行评估。
36、此外，根据本公开一个方面的基于cosmic的软件工作量评估装置，所述子模型处理模块包括前文数据独立处理单元，所述前文数据独立处理单元包括：
37、前文范围定义组件，用于预先设置前文范围阈值；
38、前文行向量生成组件，用于将前文数据按照所述前文范围阈值读取之后，对前文数据列表以行作为单位进行向量化，得到行向量；
39、第三子模型处理组件，用于将所述行向量与所述句向量拼接后，结合前文数据与本行数据的相对距离信息，一并输入至经训练的第三长短期记忆多头自注意力网络并输出第三独立处理结果，所述第三独立处理结果用于结合前文数据的信息以及作为索引信息的本行数据与前文数据的相对行距离，对软件工作量进行评估。
40、此外，根据本公开一个方面的基于cosmic的软本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于COSMIC的软件工作量评估方法，其特征在于，所述评估方法包括：
2.如权利要求1所述的基于COSMIC的软件工作量评估方法，其特征在于，对本行数据部分的处理过程包括：
3.如权利要求2所述的基于COSMIC的软件工作量评估方法，其特征在于，对需求文档部分的处理过程包括：
4.如权利要求3所述的基于COSMIC的软件工作量评估方法，其特征在于，对前文数据部分的处理过程包括：
5.如权利要求4所述的基于COSMIC的软件工作量评估方法，其特征在于，所述第一长短期记忆多头自注意力网络、所述第二长短期记忆多头自注意力网络，均为双向长短期记忆多头自注意力网络；所述第三长短期记忆多头自注意力网络为时间感知双向长短期记忆多头自注意力网络。
6.如权利要求1所述的基于COSMIC的软件工作量评估方法，其特征在于，所述输出软件工作量的预测结果包括：
7.如权利要求1～6任一项所述的基于COSMIC的软件工作量评估方法，其特征在于，所述分别对需求文档与COSMIC功能点拆分表进行数据处理包括：
8.一种
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种非瞬时性计算机可读存储介质，用于存储计算机可读指令，其特征在于，当所述计算机可读指令由处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1到7的任一项所述的基于COSMIC的软件工作量评估方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于cosmic的软件工作量评估方法，其特征在于，所述评估方法包括：
2.如权利要求1所述的基于cosmic的软件工作量评估方法，其特征在于，对本行数据部分的处理过程包括：
3.如权利要求2所述的基于cosmic的软件工作量评估方法，其特征在于，对需求文档部分的处理过程包括：
4.如权利要求3所述的基于cosmic的软件工作量评估方法，其特征在于，对前文数据部分的处理过程包括：
5.如权利要求4所述的基于cosmic的软件工作量评估方法，其特征在于，所述第一长短期记忆多头自注意力网络、所述第二长短期记忆多头自注意力网络，均为双向长短期记忆多头自注意力网络；所述第三长短期记忆多头自注意力网络为时间感...
【专利技术属性】
技术研发人员：马一丁，张谞谋，刘泽宇，张炎炎，黄兆桐，
申请(专利权)人：中国移动通信集团设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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