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針對目前在分布異構的大規模軟件開發中難以高效地知曉信息和發現知識的問題，將語義網引入軟件工程領域，對多源異構數據進行細粒度語義關聯，提出本體構建、關聯抽取和發現的方法，實現基于本體的軟件工程關聯數據的自動構建。該方法對軟件工程本體進行概念抽取、合并、實例消解和屬性消歧，從軟件倉庫結構化數據集中抽取出完整無冗余的關聯數據；并采用同義詞、動賓短語和結構關系三個特征利用自然語言處理（ NLP）技術和信息檢索（IR）技術從軟件倉庫中發現潛在的關聯數據。實驗結果表明，所提出的方法能從分布式軟件工程數據集中自動構建和融合生成軟件工程本體，并有效地發現潛在的關聯數據將其擴充到軟件工程本體中；與Baseline、Phraing和o-csⅡ三種方法相比，關聯數據發現的召回率、精準率和F值都有顯著提高。
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