(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211318976.4 (22)申请日 2022.10.26 (71)申请人 平安银行股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市罗湖区深南 东 路5047号 (72)发明人 徐馨　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 史一 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06F 40/289(2020.01) G06F 40/284(2020.01) G06F 11/34(2006.01) (54)发明名称 一种软件缺陷数据分类方法、 装置、 电子设 备和存储介质 (57)摘要 本申请实施例提供一种软件缺陷数据分类 方法、 装置、 电子设备和存储介质， 其中， 方法包 括： 生成词库； 获取所述词库中的词汇的同义词； 基于所述同义词进行软件缺陷数据的归类， 将所 述同义词对应的软件缺陷数据归为同类的软件 缺陷数据， 得到归类后的软件缺陷数据； 基于所 述归类后的软件缺陷数据进行统计。 实施上述实 施例， 在一方面能够实现自动化软件缺陷数据分 类， 在另一方面能够提高软件缺陷数据的分类准 确性， 避免分类后的软件缺陷数据的种类数量过 多而导致的统计 速度慢问题。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115470870 A 2022.12.13 CN 115470870 A 1.一种软件缺陷数据分类方法， 其特 征在于， 包括： 生成词库； 获取所述词库中的词汇的同义词； 基于所述同义词进行软件缺陷数据的归类， 将所述同义词对应的软件缺陷数据归为同 类的软件缺陷数据， 得到归类后的软件缺陷数据； 基于所述归类后的软件缺陷数据进行统计。 2.根据权利要求1所述的软件缺陷数据分类方法， 其特征在于， 所述生成词库的步骤， 包括： 获取多个历史软件缺陷数据； 利用粗粒度分词算法将所述历史软件缺陷数据进行分词， 得到分词 词汇； 基于所述分词 词汇生成所述词库。 3.根据权利要求2所述的软件缺陷数据分类方法， 其特征在于， 所述利用粗粒度分词算 法将所述历史软件缺陷数据进行分词， 得到分词 词汇的步骤之后， 包括： 接收屏蔽词汇； 将所述分词 词汇中的屏蔽词汇进行剔除。 4.根据权利要求1所述的软件缺陷数据分类方法， 其特征在于， 所述获取所述词库中的 词汇的同义词的步骤之后， 还 包括： 生成所述同义词的归类标题； 所述基于所述同义词进行 软件缺陷数据的归类的步骤， 包括： 基于所述归类标题进行 软件缺陷数据的归类。 5.根据权利要求3所述的软件缺陷数据分类方法， 其特征在于， 所述粗粒度分词算法为 ik_smart算法。 6.根据权利要求3所述的软件缺陷数据分类方法， 其特征在于， 所述基于所述归类后的 软件缺陷数据进行统计的步骤， 包括： 获取归类标题； 将所述归类标题进行分词， 得到分词后的归类标题； 统计所述归类标题对应的软件缺陷数据的频次。 7.根据权利要求6所述的软件缺陷数据分类方法， 其特征在于， 所述将所述归类标题进 行分词， 得到分词后的归类标题的步骤， 包括： 利用细粒度分词算法将所述归类标题进行分词。 8.一种软件缺陷数据分类装置， 其特 征在于， 包括： 生成模块， 用于生成词库； 获取模块， 用于获取 所述词库中的词汇的同义词； 归类模块， 用于基于所述同义词进行软件缺陷数据的归类， 将所述同义词对应的软件 缺陷数据归为同类的软件缺陷数据， 得到归类后的软件缺陷数据； 统计模块， 用于基于所述归类后的软件缺陷数据进行统计。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在 所述处理器上运行 的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1 ‑7 任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115470870 A 210.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有指令， 当所述指令在计算机上运行时， 使得 所述计算机执 行如权利要求1 ‑7任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115470870 A 3