基于自然语言处理的通用信息模型自动调试

？通用信息模型(cim)是工业界的一种公开标准，并已实现于很多产品中，大量的bug被发现和修复。为了减少了人工查找错误根源所需的时间和精力，提出一种基于自然语言处理的方法对cim的bug进行自动调试。首先使用最大熵模型对已解决bug的文档描述进行分词，然后基于构建的词典使用simhash找出那些重复性很大的已修复的bug，最后使用文档处理的方法分析客户提供的trace找出问题所在和解决方法。实验结果取得了87.5%准确率,表明了该方法的有效性。