IR techniques consider all the soft

IR techniques consider all the software artifacts as textual documents. They extract all the terms from the documents and compute the similarity between two documents based on the similarity of their terms and/or their distributions. With any IR technique, a high similarity value between two documents suggests a potential link between them. IR techniques take some preprocessed documents, as explained in the following, as input to build an m n termby-document matrix, where m is the number of all unique terms that occur in the documents and n is the number of documents in the corpus. Then, each cell of the matrix contains a value wi;j, which represents the weight of the ith term in the jth document, i.e., the importance of the term in the corpus. Various term weighting schemes are available to compute the weight of a term [3], [15]. Different IR techniques [3], [15], [16], [17] can be used to compute the similarity between two documents.

Kết quả (Việt) 1:

IR kỹ thuật xem xét tất cả các phần mềm hiện vật như văn bản tài liệu. Họ trích xuất tất cả các điều khoản từ các tài liệu và tính toán sự giống nhau giữa hai tài liệu dựa trên sự giống nhau của các điều khoản và/hoặc các phân phối. Với bất kỳ kỹ thuật IR, một giá trị cao tương đồng giữa hai tài liệu cho thấy một liên kết tiềm năng giữa chúng. IR kỹ thuật có một số tài liệu preprocessed, như đã giải thích như sau, như đầu vào để xây dựng một ma trận n termby-tài liệu m, nơi m là số lượng tất cả giá trị duy nhất xảy ra trong các tài liệu và n là một số tài liệu trong các văn thể. Sau đó, mỗi tế bào của ma trận chứa một giá trị wi; j, đại diện cho trọng lượng của kỳ ith, các tài liệu jth, tức là, tầm quan trọng của các thuật ngữ trong các văn thể. Các thuật ngữ cân chương trình có sẵn để tính toán trọng lượng của một thuật ngữ [3], [15]. IR kỹ thuật khác nhau [3], [15], [16], [17] có thể được sử dụng để tính toán sự giống nhau giữa hai tài liệu.

Kết quả (Việt) 2:

Kỹ thuật IR xem xét tất cả các vật phẩm phần mềm như tài liệu văn bản. Họ trích xuất tất cả các điều khoản từ các tài liệu và tính toán sự giống nhau giữa hai tài liệu dựa trên sự tương đồng về điều khoản của họ và / hoặc phân phối của họ. Với bất kỳ kỹ thuật IR, một giá trị tương đồng cao giữa hai tài liệu cho thấy một liên kết tiềm năng giữa chúng. Kỹ thuật IR mất một số tài liệu xử lý trước, như đã giải thích ở phần sau, như là đầu vào để xây dựng một ma trận mn termby-tài liệu, trong đó m là số lượng của tất cả các điều khoản duy nhất xảy ra trong các tài liệu và n là số lượng tài liệu trong các ngữ liệu. Sau đó, mỗi tế bào của ma trận chứa một wi giá trị; j, đại diện cho trọng lượng của nhiệm kỳ thứ i trong tài liệu thứ j, tức là, tầm quan trọng của các thuật ngữ trong ngữ liệu. Đề án trọng hạn khác nhau có sẵn để tính trọng lượng của một thuật ngữ [3], [15]. Kỹ thuật IR khác nhau [3], [15], [16], [17] có thể được sử dụng để tính toán sự giống nhau giữa hai tài liệu.