Resumen

La comunidad de conocimiento de software contiene una amplia gama de entidades de conocimiento de software con una estructura compleja y ricas relaciones semánticas. La extracción de relaciones semánticas de las entidades de conocimiento de software es una tarea crítica para la construcción de un grafo de conocimiento de software, que tiene un impacto importante en tareas basadas en grafos de conocimiento como la generación de documentos de software y la recomendación de expertos en software. Debido a los problemas de escasez de entidades, ambigüedad de relaciones y la falta de conjuntos de datos anotados en el contenido generado por el usuario de la comunidad de conocimiento de software, es difícil aplicar los métodos existentes de extracción de relaciones en el dominio del conocimiento de software. Para abordar estos problemas, proponemos un nuevo modelo de extracción de relaciones de entidades de conocimiento de software que incorpora información consciente de la entidad con información de dependencia sintáctica. Se utilizan Unidades Recurrentes Bidireccionales con Compuertas (Bi-GRU) y Redes Convolucionales de Grafos (GCN) para

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Comunidad de conocimiento de software; Entidades de conocimiento de software; Relaciones semánticas; Extracción de relaciones; Grafo de conocimiento de software; Información consciente de entidades
• Keywords:Software knowledge community; Software knowledge entities; Semantic relations; Relation extraction; Software knowledge graph; Entity-aware information