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公开(公告)号：CN110609961A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201810561270.8
申请日：2018-05-29
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/9536 , G06F17/27
Abstract: 本发明是一个解决司法研究中的罚金推断问题的推荐方法。该方法以两种方式来推断罚金，一是通过对法律案件进行聚类，然后通过多数投票策略获得目标案件的判罚；另一种是通过协同过滤，即查找目标案件的邻居，然后再次采用投票策略。引入了词嵌入技术，它将文档作为词矩阵进行处理，即嵌入法通过word2vec方法，用浅层神经网络语言模型来学习每个词的向量。本发明目的在于对法官们进行法律案件的最终判决和罚金数额的确定起到实际的指导作用，进而有利于司法事业的发展和社会效率的提高。
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公开(公告)号：CN110609828A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201810561376.8
申请日：2018-05-29
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/215 , G06Q50/18
Abstract: 本发明旨在提出司法数据标准制的一般方法，目的在于为司法信息化系统间整合提供数据基础、提高数据质量和促进数据的共享，从而完善进一步完善司法信息化建设。此工作方法分为四个主要环节：数据需求的定义、数据清单的产生、数据标准的制定、数据标准的审定。这一方法为构建司法数据仓库打下基础，能够提高数据仓库的源系统数据的一致性和可用性，为司法数据标准规划提供了一套可以借鉴的思路。
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公开(公告)号：CN110609821A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201810561189.X
申请日：2018-05-29
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明旨在从原始法律案件中提取五种不同的司法特征，包括时间戳、地点、诉讼原因以及案件事实的文本描述，并将上述特征输入到PTM模型中。其中，文本是必需元素。本发明学习测试中的法律案件的主题，并结合在训练过程中学习到的主题并通过一种投票机制来推断该法律案件的判罚。
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公开(公告)号：CN102629229B
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201210052691.0
申请日：2012-03-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种联合差异性随机测试方法，通过PI识别随机生成的测试用例之间在程序内部结构上的差异性，通过测试用例间的欧几里得距离来识别测试用例在输入域上的差异性，然后联合这二者的差异，高效率地生成有效的测试用例集，为一种结合黑盒测试技术和白盒测试技术的自动化随机测试技术，本发明既改善了ART忽略程序结构所导致的测试用例冗余问题，也缓解了符号执行中的PC路径的复杂性问题，兼顾了软件测试中测试用例生成的高效率和高有效性。
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公开(公告)号：CN101866317B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201010212473.X
申请日：2010-06-29
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种基于聚类分析的回归测试用例选择方法，通过在已有技术的基础上记录测试用例的执行覆盖信息，生成函数执行剖面，以量化形式表示测试用例并应用聚类算法分析测试用例，了解它们执行情况的异同，就可以理解程序行为及其之间的联系，在回归测试阶段有效降低测试用例数量并保持足够高的错误检测能力。本发明基于数据挖掘技术，以一种全新的、更加动态的方式处理测试用例，通过测试用例所展现出的程序行为的内在联系来理解程序，使得测试用例的选择变得更加容易和自动化，从而可以更有效的使用这些测试用例进行回归测试，在现有技术的基础上能够进一步提高回归测试的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102567201A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201110419535.9
申请日：2011-12-15
Applicant: 南京大学
Abstract: 跨模型的图形用户界面测试脚本自动修复方法，对在旧版本图形用户界面GUI程序上录制的GUI测试脚本，针对新版本的GUI程序进行自动修复，本发明提出使用两个事件可达性模型互补的方法，以更加完整和准确的描述应用程序的GUI结构和事件可达性模型，使用两个事件可达性模型检验GUI测试脚本语句的合法性，并对在新版本GUI程序中不正确的GUI测试脚本给出自动修复方案；本发明使用两个模型协作来完成脚本的合法性验证和修复，自建事件可达性模型在修复过程中不断完善，不再需要测试工程师过多确认，两个模型的共同分析验证保证了完整描绘GUI应用程序中包含的全部事件流程，实现GUI测试脚本合法性验证和修复的自动化。
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公开(公告)号：CN102508770A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110306943.3
申请日：2011-10-10
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种基于谓词自适应随机测试的测试用例集扩增方法，程序中的分支条件表达式称为分支，由分支条件回溯至输入域的表达式称为谓词，用于回归测试，结合软件修改分析的白盒测试技术与自适应随机测试ART的黑盒测试技术，首先进行谓词提取，然后通过谓词距离引导ART进行测试用例集扩增。本发明方法结合软件修改分析的白盒测试技术与ART的黑盒测试技术，从而达到较低成本的测试用例集的有效扩增。
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公开(公告)号：CN102073717A
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201110002136.2
申请日：2011-01-07
Applicant: 南京大学
Abstract: 面向垂直电子商务网站的首页推荐方法，通过脚本（如JavaScript）采集用户的“访问带入信息”和“下单产品信息”；根据历史数据计算“访问带入信息”各维度和“下单产品信息”各维度的相关度作为推荐基础；当一个新用户访问网站首页时，根据该用户的“访问带入信息”和通过历史数据得到的相关度矩阵计算得到该用户和所有产品的相关度，推荐相关度最高的N件产品。本发明能够适用于垂直电子商务网站的新用户既没有历史行为信息数据（历史评分，浏览，购买等行为），大部分情况也没有人口统计信息数据等殊场景的需要。垂直电子商务网站旗下的商品都是同一类型的商品，垂直电子商务的用户中新用户的比例很高，本发明方法是有益的。
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公开(公告)号：CN119398439A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411569988.3
申请日：2024-11-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F11/3668
Abstract: 本发明提出了一种基于任务动态优先级的众测任务分配方法，考虑到任务间重要性的不同，提出了基于任务动态优先级的众测任务分配模型及其分配算法，在照顾高优先级任务的同时，大大提升整体的任务完成质量，为众测平台实现高效任务分配提供了新思路。该发明的主要创新在于1)基于EDF思想，根据任务自身的预算、人数和时间要求，构建出任务的初始优先级序列，利用层次分析法(AHP)确定不同因素的相对权重。2)以整体匹配度S最大化为目标，建立以下基于动态优先级的众测任务分配模型。3)根据贪心思想，每次分配时，在任务分配优先级序列中找到最高优先级的任务，然后根据匹配度矩阵，为其分配匹配度最大的测试者。4)根据该测试者特征更新任务的测试人数需求和优先级并更新优先级序列。依照优先级规则进行人员的循环分配，直到达到终止分配条件。
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公开(公告)号：CN113283250B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202110581487.7
申请日：2021-05-26
Applicant: 南京大学
IPC: G06F40/58 , G06F40/211
Abstract: 一种基于句法成分分析的机器翻译自动化测试方法，其特征是使用句法成分分析获取句子的选区结构，并构建蜕变关系，无需参考文本即可评估机器翻译模型的性能。本方法的输入是一组未标记的单语言句子，输出为疑似错误报告列表。该方法主要解决当前测试机器翻译的存在的依赖参考文本、准确性较低、内部参数不可理解、测试预言难以构建的问题。本发明提出了一种新的概念，选区不变性。在语言学中，选区反映了句子与其组成部分之一之间的整体关系，它通常用于描述句子的句法结构的特征。根据语言学中的定义，修饰词不能对句子的结构产生强烈的影响，此特征表明给定句子的选区结构通常保留在其添加修饰语之后的句子的选区结构中，即选区不变性。本方法的步骤包括使用句子压缩模型生成文本扩增模板，使用BERT模型生成选区变体，使用选区解析树模型来表达句子结构，并基于选区不变性检测翻译错误。
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