面向社区文本的软件知识图谱构建及应用 唐明靖 PDF电子版
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本研究聚焦软件开发社区中海量非结构化文本的知识转化难题，提出基于多维度分析的软件知识图谱构建方法。针对Stack Overflow、GitHub等平台产生的问答、议题、评论等异构数据，通过融合语义解析、实体消歧和关系推理技术，建立覆盖代码片段、API文档、错误解决方案的立体化知识网络。创新性地采用动态权重算法处理社区文本特有的表述碎片化特征，结合开发者行为数据优化实体关联强度，使知识图谱具备自我演进能力。
在实际应用层面，构建的知识图谱支持智能编程助手、缺陷定位系统等工具开发。典型案例显示，其错误诊断响应速度提升40%，API推荐准确率达到82.6%。研究同时验证了该框架在跨语言项目协作中的桥梁作用，通过知识映射有效缓解了技术术语的语境差异问题。这项工作为挖掘软件社区集体智慧提供了新范式，其轻量级架构设计特别适合中小型技术社区的快速部署。
本成果由唐明靖团队完成，相关技术已应用于国内主流开发者平台，形成覆盖Java、Python等6种语言的知识图谱实例，累计服务超10万开发者。研究持续探索知识图谱与大语言模型的协同机制，为下一代智能开发环境奠定基础。
