GitHub使用AI来推荐项目存储库中的开放问题

GitHub上，大型开源项目必要办理的题目多得吓人。为了更轻易地发明最紧要的题目，GitHub最近引入了“好题目优先”的成果，将孝顺者与也许切合他们乐趣的题目举办匹配。最初的版本于2019年5月宣布，可以按照项目维护者对题目应用的标签提出提议。上个月宣布了更新版本，该版本包括一小我私人工智能算法。GitHub指出，这是GitHub.com上推出的第一款支持深度进修的产物。

按照GitHub高级呆板进修工程师Tiferet Gazit的说法，GitHub客岁举办说明和手工致理，建设了一个由300标署名称构成的列表，这些名称被风行的开源库行使。可是依烂魅这些就意味着会有约莫40%的保举存储库存在也许呈现的题目。其它，它让项目维护者本身包袱了分类和标志题目的承担。对比之下，新的人工智能保举体系根基上是自动的，构建它必要建造一个包括数十万个样本的带注释实习集。

GitHub最初的题目包括了筹谋列表中约莫300个标签中的任何一个，它还增补了一些也许对初学者友爱的题目。在检测并删除一再的题目之后，还举办了多次培训、验证，最终测试集被跨存储库疏散以防备相同内容的数据走漏，GitHub只行使颠末预处理赏罚和去噪的题目问题和主体来实习人工智能体系，以确保它在题目打开后当即检测到正确的题目。

在出产中，人工智能算法猜测概率高于所需阈值的每个题目城市被指定为保举题目，其置信度得分便是其猜测的概率。来自非存档民众存储库的开放题目，至少有一个来自于筹谋标签列表的标签，按照它们标签的相干性，给出一个置信度评分。在存储库级别，全部检测到的题目首要按照它们的置信度评分举办排序。

数据收罗、培训和推理管道天天都在运行，行使预定的事变流程来确保功效保持“奇怪”和“相干”。未来，GitHub规划向它的存储库提议添加更好的信号，并为维护职员和测试职员提供一种机制，以在他们的存储库中核准或删除基于AI的提议。

（编辑：河北网）

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