資料介紹
眾包是一種應用群體智慧的分布式問題求解機制,目前廣泛存在于以人工智力活動為基礎的互聯網應用場景中,利用互聯網上大量用戶的群體協作來解決單人無法解決的復雜問題。眾包協作機制對開源領域的發展起到了很大的作用。以開源軟件的開發維護過程為例,參與人員通過特定平臺共同完成代碼編寫、bug修復等關鍵任務。與傳統業務過程管理( BusinessProcess Management,BPM)不同,眾包場景下的協作流程存在流程結構無法預先確定、協作參與者數量無法預知、協作時間與結果無法提前預測等挑戰,這給眾包協作的效率與質量控制帶來了極大的困難。針對眾包協作過程中多個參與者按時間次序產生的一系列協作行為(體現為自然語言形式的文本),利用自然語言處理和人工智能等方法,提出了眾包協作過程恢復算法,并以開源軟件開發領堿bug修復過程中的人員合作為案例進行了實證硏究,嘗試用3種方法對協作流程進行恢復,分別是文本近似度、關鍵詞匯匹配以及神經網絡意圖理解恢復算法;然后定量對比了各個流程恢復算法的準確度,得岀應用關鍵詞匹配算法進行協作流程恢復的準確度最高、效果最妤的結論;最后實現將需要分析的協作流程進行協作流程恢復以及可視化的工作該研究有助于眾包流程的協調者(例如開源項目管理者)更直觀地理解眾包協作中的問題求解過程,從中發現協作的典型模式,從而可為新的眾包任務的協作過程的性質作出準確預測。
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