预训练模型在软件工程领域应用研究进展 被引量：2

1

作者 宫丽娜 周易人 +3 位作者 乔羽 姜淑娟 魏明强 黄志球 《软件学报》 北大核心 2025年第1期1-26,共26页

近年来深度学习在软件工程领域任务中取得了优异的性能.众所周知,实际任务中优异性能依赖于大规模训练集,而收集和标记大规模训练集需要耗费大量资源和成本,这限制了深度学习技术在实际任务中的广泛应用.随着深度学习领域预训练模型(pre... 近年来深度学习在软件工程领域任务中取得了优异的性能.众所周知,实际任务中优异性能依赖于大规模训练集,而收集和标记大规模训练集需要耗费大量资源和成本,这限制了深度学习技术在实际任务中的广泛应用.随着深度学习领域预训练模型(pre-trained model,PTM)的发布,将预训练模型引入到软件工程(software engineering,SE)任务中得到了国内外软件工程领域研究人员的广泛关注,并得到了质的飞跃,使得智能化软件工程进入了一个新时代.然而,目前没有研究提炼预训练模型在软件工程领域的成功和机遇.为阐明这一交叉领域的工作(pre-trained models for software engineering,PTM4SE),系统梳理当前基于预训练模型的智能软件工程相关工作,首先给出基于预训练模型的智能软件工程方法框架,其次分析讨论软件工程领域常用的预训练模型技术,详细介绍使用预训练模型的软件工程领域下游任务,并比较和分析预训练模型技术这些任务上的性能.然后详细介绍常用的训练和微调PTM的软件工程领域数据集.最后,讨论软件工程领域使用PTM面临的挑战和机遇.同时将整理的软件工程领域PTM和常用数据集发布在https://github.com/OpenSELab/PTM4SE. 展开更多

关键词 软件仓库挖掘 预训练模型 程序语言模型

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半监督软件缺陷挖掘研究综述 被引量：6

2

作者 黎铭 霍轩 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2016年第1期56-64,共9页

软件质量是计算机系统安全可靠运行的保障,而软件缺陷是导致软件质量低下的重要诱因。软件缺陷挖掘技术凭借其能够通过对软件代码及其相关数据进行分析建模,发现软件系统潜在的缺陷,已得到了软件质量保障领域的广泛关注。要准确发现软... 软件质量是计算机系统安全可靠运行的保障,而软件缺陷是导致软件质量低下的重要诱因。软件缺陷挖掘技术凭借其能够通过对软件代码及其相关数据进行分析建模,发现软件系统潜在的缺陷,已得到了软件质量保障领域的广泛关注。要准确发现软件模块中潜在的缺陷,需要利用大量带有缺陷情况标注的模块进行学习。然而,缺陷情况标注往往需要通过详细测试或人工代码检查获取,要消耗大量测试和人工资源,在实际应用中难以满足,这严重制约了软件缺陷挖掘的性能。针对这一问题,半监督学习技术被引入软件缺陷挖掘,通过对大量缺少标注的模块进行利用,辅助提升软件缺陷挖掘的性能。本文对半监督缺陷挖掘技术的研究现状进行综述。首先综述了软件缺陷挖掘研究现状,然后简要介绍了半监督学习的4种学习范式;最后系统梳理了基于半监督学习进行软件缺陷挖掘的多种方法与技术。 展开更多

关键词 软件挖掘 机器学习 半监督学习 软件缺陷挖掘

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数据挖掘软件现状研究 被引量：18

3

作者 恽爽 胡南军 +1 位作者 董浚 陈道蓄 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第8期189-191,221,共4页

数据挖掘是当前计算机应用的一个热点研究方向。经过近十年的发展,数据挖掘软件得到了长足的进步,许多成熟的数据挖掘软件被开发出来并投入实用。文章对当前数据挖掘软件的现状进行了研究,并着重分析了四种常用的数据挖掘软件。通过该... 数据挖掘是当前计算机应用的一个热点研究方向。经过近十年的发展,数据挖掘软件得到了长足的进步,许多成熟的数据挖掘软件被开发出来并投入实用。文章对当前数据挖掘软件的现状进行了研究,并着重分析了四种常用的数据挖掘软件。通过该文的研究指出了当前数据挖掘软件的成果和不足,并进一步指明了今后发展的方向。 展开更多

关键词 数据挖掘 KDD 数据挖掘软件

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数据驱动的双层次软件过程挖掘方法 被引量：7

4

作者 朱锐 李彤 +3 位作者 莫启 何臻力 于倩 王一荃 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期3455-3483,共29页

为了解决软件过程数据因活动信息及案例属性的缺失而无法应用传统过程挖掘方法的问题,以软件过程数据为研究对象,提出了一种双层次的软件过程挖掘方法.在活动层,提出加权结构连接向量模型对过程日志进行向量化,通过平均活动熵来确定过... 为了解决软件过程数据因活动信息及案例属性的缺失而无法应用传统过程挖掘方法的问题,以软件过程数据为研究对象,提出了一种双层次的软件过程挖掘方法.在活动层,提出加权结构连接向量模型对过程日志进行向量化,通过平均活动熵来确定过程日志模糊聚类的结果,将聚类结果作为活动信息支持后续挖掘工作的开展;在过程层,以启发式关系度量为基础,针对非完全循环进行研究,提出了过程层单触发序列循环划分的日志完备性条件,并进一步给出了循环归属的度量方法.基于大量真实软件过程数据的实验结果表明了双层次的软件过程挖掘方法的可行性及正确性. 展开更多

关键词 软件过程数据 软件过程挖掘 模糊聚类 启发式关系度量

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面向缺陷分析的软件库挖掘方法综述 被引量：11

5

作者 刘英博 王建民 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第9期1-4,11,共5页

缺陷分析是软件工程领域内一个重要的课题,软件开发过程中的历史信息(缺陷记录、各个版本的源代码等)为缺陷分析这一课题提供了很有价值的经验数据。如何有效地利用这些数据进行缺陷分析,是软件库挖掘研究所面临的挑战。本文从统计方法... 缺陷分析是软件工程领域内一个重要的课题,软件开发过程中的历史信息(缺陷记录、各个版本的源代码等)为缺陷分析这一课题提供了很有价值的经验数据。如何有效地利用这些数据进行缺陷分析,是软件库挖掘研究所面临的挑战。本文从统计方法和程序分析方法两个主要方面介绍了软件开发的历史信息是如何被用来进行缺陷分析的。 展开更多

关键词 软件库挖掘 软件缺陷分析 软件工程

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软件仓库挖掘领域:贡献者和研究热点 被引量：4

6

作者 江贺 陈信 +2 位作者 张静宣 韩雪娇 徐秀娟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2768-2782,共15页

随着时间的推移,软件不断地更新和演化,软件仓库中累积了海量的数据,如何有效地收集、组织、利用软件工程中涌现的软件大数据是一个至关重要的问题.软件仓库挖掘(mining software repositories,MSR)通过挖掘软件仓库中繁杂多变的数据中... 随着时间的推移,软件不断地更新和演化,软件仓库中累积了海量的数据,如何有效地收集、组织、利用软件工程中涌现的软件大数据是一个至关重要的问题.软件仓库挖掘(mining software repositories,MSR)通过挖掘软件仓库中繁杂多变的数据中蕴含的知识来提高软件的质量和生产效率.虽然一些研究工作详细阐述了MSR的背景、历史和前景,但现有的研究工作并未系统地呈现MSR领域中最有影响力的作者、机构、国家以及最受欢迎的研究主题和主题变迁等领域知识.因此,结合已有的经典的文献分析框架和算法来分析MSR相关文献,并呈现一些MSR基本领域知识.为了实现MSR文献分析,建立了一个包含3个组件的MSR文献分析框架(MSR publication analysis framework,MSR-PAF),这3个组件分别被用来创建数据集、执行基础文献分析、实施合作模式分析.基础文献分析结果表明:最高产的作者、机构、国家?地区分别是Ahmed E.Hassan,University of Victoria和美国,最有影响力作者是Ahmed E.Hassan,最频繁的关键词是software maintenance.合作模式分析的结果显示Abram Hindle是MSR领域最活跃的作者,open source project和software maintenance是最流行的研究主题. 展开更多

关键词 文献分析 合作模式分析 数据挖掘 软件仓库挖掘 大数据

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面向软件仓库挖掘的数据驱动特征提取方法 被引量：4

7

作者 李晓晨 江贺 任志磊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第9期159-164,共6页

在软件仓库挖掘领域,通常将软件工程任务转换成数据挖掘问题进行解决。领域特征的使用严重影响了软件任务的解决效果。然而,如何根据特定任务从软件仓库数据中提取有价值的特征,在软件仓库挖掘领域尚缺乏系统的研究。数据驱动特征提取... 在软件仓库挖掘领域,通常将软件工程任务转换成数据挖掘问题进行解决。领域特征的使用严重影响了软件任务的解决效果。然而,如何根据特定任务从软件仓库数据中提取有价值的特征,在软件仓库挖掘领域尚缺乏系统的研究。数据驱动特征提取方法是一种新的特征提取方法。对于给定的软件工程任务,该方法从任务的数据集中选取部分数据(如源代码、缺陷报告等),招募若干志愿者人工完成该任务,并要求志愿者说明在人工完成特定软件工程任务时所考虑的因素。通过分析这些因素,可以提取所需的领域特征。以缺陷报告摘要任务为例进行实验,结果表明新方法能够发现高效的领域特征,并取得比现有方法更好的预测效果。 展开更多

关键词 软件仓库挖掘 数据驱动方法 特征提取 缺陷报告摘要

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一种聚类挖掘软件数据的方法 被引量：9

8

作者 尹云飞 钟智 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2004年第2期37-41,共5页

提出了一种聚类挖掘软件数据的方法。首先将一组软件数据的最可能分类情况称为“中心知识” ,将该组数据的所有可能分类结果称为“知识的浮动域” ,最后将“中心知识”对应分类的可信程度称为“知识的正确度”。分类结果的评价标准主要... 提出了一种聚类挖掘软件数据的方法。首先将一组软件数据的最可能分类情况称为“中心知识” ,将该组数据的所有可能分类结果称为“知识的浮动域” ,最后将“中心知识”对应分类的可信程度称为“知识的正确度”。分类结果的评价标准主要考虑到 :分类数目适中 ,每个类内半径尽可能小 ,类间距离尽可能大的分类结果具有较高的评价分数。进行的“软件数据挖掘实验”结果表明 ,这种方法更加准确、更加切合实际 ,从理论和实践上证明了软件数据挖掘具有广阔的发展前景。 展开更多

关键词 聚类挖掘软件 数据采集 数据处理 软件工程 数据挖掘

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面向软件开发信息库的数据挖掘综述 被引量：10

9

作者 白洁 李春平 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第1期22-28,共7页

总结了近年来挖掘软件开发信息库的研究工作,主要包括研究内容和采用的数据挖掘方法,最后讨论了软件开发信息库研究的未来发展前景。

关键词 软件工程 软件开发信息库 数据挖掘 软件开发信息库挖掘

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一种面向软件仓库挖掘的动态作业配置框架

10

作者 史殿习 尹刚 +2 位作者 米海波 袁霖 王怀民 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第7期113-116,133,共5页

构造面向软件仓库挖掘的数据中心,是目前软件工程领域的研究热点。软件仓库数据处理作业的执行时间差异明显、资源消耗大等特点为其作业配置带来诸多挑战。提出一种面向软件仓库挖掘的作业配置框架TrustieS-DC,该框架支持一种新型远程... 构造面向软件仓库挖掘的数据中心,是目前软件工程领域的研究热点。软件仓库数据处理作业的执行时间差异明显、资源消耗大等特点为其作业配置带来诸多挑战。提出一种面向软件仓库挖掘的作业配置框架TrustieS-DC,该框架支持一种新型远程作业部署和服务模式,采用一种基于软件版本划分的动态作业配置算法以缩短长作业响应时间并提高系统资源利用率。基于Gnome项目SVN库的实验表明,TrustieSDC的性能和资源利用率与并行后的Alitheia相比有明显改进。 展开更多

关键词 软件仓库挖掘 数据中心 作业配置 开发者贡献度 开发者网络

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软件库调用规约挖掘 被引量：4

11

作者 钟浩 张路 梅宏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期408-416,共9页

软件库调用规约是一种描述软件库提供函数正确调用顺序的规约.客户代码应按此规约描述的内容调用函数,否则可能引入缺陷,从而降低软件的可信性.由于能够描述可信软件应该满足的性质,软件库调用规约在可信软件、模型检测等研究中扮演特... 软件库调用规约是一种描述软件库提供函数正确调用顺序的规约.客户代码应按此规约描述的内容调用函数,否则可能引入缺陷,从而降低软件的可信性.由于能够描述可信软件应该满足的性质,软件库调用规约在可信软件、模型检测等研究中扮演特殊的角色.但是,受制于编写规约的巨大代价,软件库通常并不提供已编写好的调用规约.为此,研究者提出了各种自动挖掘此种规约的方法.阐述了其中代表性的方法及其最新的研究进展,并在此基础上探讨了将来的研究方向. 展开更多

关键词 挖掘规约 软件库钟浩等 软件库调用规约挖掘

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基于评论挖掘的软件评价系统 被引量：3

12

作者 卢忠浩 杨达 李娟 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第7期1-4,85,共5页

设计一个Web系统,利用Android电子市场上各个领域的软件评论,对软件进行细致的评价,帮助用户选择适用的软件。首先通过抓取Google play评论建立数据库,利用规则模板提取软件特征和情感词。然后,通过知网与用户常用极性词典判别情感倾向... 设计一个Web系统,利用Android电子市场上各个领域的软件评论,对软件进行细致的评价,帮助用户选择适用的软件。首先通过抓取Google play评论建立数据库,利用规则模板提取软件特征和情感词。然后,通过知网与用户常用极性词典判别情感倾向。最后通过特征聚类等方式将软件之间特征级别进行对比与评价,从而把同类软件按特征粒度进行精准排序和选择。 展开更多

关键词 软件评论挖掘 软件评价 软件特征提取 极性分析 软件特征聚类 WEB系统

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面向中文APP用户评论数据的软件需求挖掘方法 被引量：7

13

作者 王莹 郑丽伟 +1 位作者 张禹尧 张晓妘 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第12期56-64,共9页

从APP用户反馈数据中挖掘用户需求是APP迭代更新和需求获取的一种重要方式,用户在APP应用市场中发表对APP不同维度的评价,其中蕴含着用户对APP软件的改善需求。但是,目前用户反馈数据存在数量大、质量良莠不齐的状况,如何从海量的用户... 从APP用户反馈数据中挖掘用户需求是APP迭代更新和需求获取的一种重要方式,用户在APP应用市场中发表对APP不同维度的评价,其中蕴含着用户对APP软件的改善需求。但是,目前用户反馈数据存在数量大、质量良莠不齐的状况,如何从海量的用户评论数据中省时省力地挖掘出有价值的需求,具有重要的研究与现实意义。文中着眼于APP开发问题,选取360手机助手中的APP用户评论数据,旨在挖掘蕴含于用户评论数据中的软件需求。首先,从功能性需求与非功能性需求两个维度出发,将APP用户评论数据中蕴含的软件需求划分为功能待添加、功能待改进、性能、可用性、可靠性5个需求类别;其次,对用户评论进行数据采集、标注,构建APP评论需求挖掘数据集;最后,利用构建好的数据集进行模型训练与交叉验证,探究主流深度学习方法相较于统计机器学习模型在该任务上的表现。实验表明,采用的深度学习模型TextCNN,TextRNN和Transformer相比传统的统计机器学习模型在此任务上更具优势。 展开更多

关键词 APP用户评论 软件需求挖掘 机器学习 中文数据集

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基于代价敏感多标记学习的开源软件分类 被引量：2

14

作者 韩乐 黎铭 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期1982-1991,共10页

随着开源软件数量的增多,从开源软件社区中有效检索到所需的开源软件是具有挑战性的工作.现有方法通常是:首先,人工给每个软件赋予多个描述其功能、用途的标注;然后,通过关键词匹配寻找用户所需的软件.由于其简单、方便,基于标注进行软... 随着开源软件数量的增多,从开源软件社区中有效检索到所需的开源软件是具有挑战性的工作.现有方法通常是:首先,人工给每个软件赋予多个描述其功能、用途的标注;然后,通过关键词匹配寻找用户所需的软件.由于其简单、方便,基于标注进行软件检索得到了广泛的应用.然而,用户通常不愿意主动为其上载的开源软件提供标注,这使得根据用户上载软件的文字描述信息,从众多备选软件标注中为其自动选择能够表征其功能、用途的标注,成为了有效检索该软件的关键.把开源软件自动标注形式化为一个代价敏感多标记学习问题,并提出了一种新型代价敏感多标记学习方法 ML-CKNN.该方法通过在多标记学习中引入代价信息,有效缓解了对每一个标注而言具有该标注的示例与不具有该标注的示例分布非均衡性给多标记学习造成的影响.在3个开源软件社区上的实验结果表明:所提出的ML-CKNN方法能够为新上载的开源软件提供高质量的标注,其标注性能显著优于现有方法. 展开更多

关键词 软件挖掘 机器学习 多标记学习 代价敏感学习 软件自动标注

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基于代价敏感间隔分布优化的软件缺陷定位 被引量：6

15

作者 解铮 黎铭 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期3072-3079,共8页

在大型软件项目的开发与维护中,从大量的代码文件中定位软件缺陷费时、费力,有效地进行软件缺陷自动定位,将能极大地降低开发成本.软件缺陷报告通常包含了大量未发觉的软件缺陷的信息,精确地寻找与缺陷报告相关联的代码文件,对于降低维... 在大型软件项目的开发与维护中,从大量的代码文件中定位软件缺陷费时、费力,有效地进行软件缺陷自动定位,将能极大地降低开发成本.软件缺陷报告通常包含了大量未发觉的软件缺陷的信息,精确地寻找与缺陷报告相关联的代码文件,对于降低维护成本具有重要意义.目前,已有一些基于深度神经网络的缺陷定位技术相对于传统方法,其效果有所提升,但相关工作大多关注网络结构的设计,缺乏对训练过程中损失函数的研究,而损失函数对于预测任务的性能会有极大的影响.在此背景下,提出了代价敏感的间隔分布优化(cost-sensitive margin distribution optimization,简称CSMDO)损失函数,并将代价敏感的间隔分布优化层应用到深度卷积神经网络中,能够良好地处理软件缺陷数据的不平衡性,进一步提高缺陷定位的准确度. 展开更多

关键词 软件挖掘 机器学习 缺陷定位 卷积神经网络 间隔分布优化

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基于KLEE的软件漏洞测试用例自动生成技术 被引量：3

16

作者 黄琦 蔡爱华 +3 位作者 吕慧颖 彭武 王冬海 陈君华 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第6期1515-1519,1525,共6页

为解决KLEE中STP求解器无法对非线性求解约束条件求解的问题,将改进的遗传算法应用于KLEE中自动生成软件漏洞测试用例。通过改进遗传算法,将其应用于求解非线性方程并编程实现求解模块;通过KLEE的改进,让其能够调用遗传算法求解模块与ST... 为解决KLEE中STP求解器无法对非线性求解约束条件求解的问题,将改进的遗传算法应用于KLEE中自动生成软件漏洞测试用例。通过改进遗传算法,将其应用于求解非线性方程并编程实现求解模块;通过KLEE的改进,让其能够调用遗传算法求解模块与STP求解器共同运行;通过接口的对接,完成KLEE中两个求解模块的并行运行,自动生成软件漏洞的测试用例。对比实验自动生成测试用例数据与原来KLEE的求解数据,对比结果表明了改进的遗传算法可应用于KLEE自动生成测试用例,其具有可行性、正确性、有效性。 展开更多

关键词 测试用例 软件漏洞挖掘 改进的遗传算法 KLEE 约束求解

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基于一种新的属性选择标准的ID3改进算法 被引量：11

17

作者 喻金平 黄细妹 李康顺 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第8期2895-2898,2908,共5页

结合ID3算法的不足,提出一种基于属性重要度简化标准的ID3改进算法:a)简化ID3算法的信息熵从而降低算法的计算时间;b)引入属性重要度概念来弥补ID3算法属性选择标准的不足;c)综合a)和b)来实现新的属性选择标准即属性重要度简化标准。在... 结合ID3算法的不足,提出一种基于属性重要度简化标准的ID3改进算法:a)简化ID3算法的信息熵从而降低算法的计算时间;b)引入属性重要度概念来弥补ID3算法属性选择标准的不足;c)综合a)和b)来实现新的属性选择标准即属性重要度简化标准。在开源的Weka数据挖掘软件环境下进行仿真实验,结果表明该改进算法是可行的,并且在算法的计算时间和准确度方面都优于ID3算法,尤其是在数据样本集规模达到一定数量时,效果更加明显。 展开更多

关键词 简化 ID3算法 重要度 数据挖掘软件

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混合模糊测试中混合符号执行优化策略评估与分析

18

作者 陶静 糜娴雅 +1 位作者 王宝生 王鹏飞 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期45-54,共10页

针对传统混合模糊测试提升技术多聚焦于利用多种动静态分析手段辅助而忽略了混合符号执行自身性能的问题,提出一种混合模糊测试平衡点模型,并基于该模型对主流混合符号执行方案进行剖析,包括污点分析辅助模糊测试、混合模糊测试以及混... 针对传统混合模糊测试提升技术多聚焦于利用多种动静态分析手段辅助而忽略了混合符号执行自身性能的问题,提出一种混合模糊测试平衡点模型,并基于该模型对主流混合符号执行方案进行剖析,包括污点分析辅助模糊测试、混合模糊测试以及混合符号执行,归纳了6种符号执行方案,基于混合符号执行引擎Triton复现了6种符号执行方案,并通过10个典型真实程序进行了测试评估。从效率、内存、覆盖率三个维度对各个方案进行性能对比与影响因素分析。实验证明,优化方案都可以消除不必要的约束并减少时间和空间开销,但约束缩减会造成信息丢失,造成覆盖率降低。基于实验数据分析,提出了一个优化方案的性能序列,并提出三种针对不同测试需求的优化方案。 展开更多

关键词 软件安全 软件漏洞挖掘 混合符号执行 混合模糊测试

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代码自然性及其应用研究进展 被引量：2

19

作者 陈浙哲 鄢萌 +3 位作者 夏鑫 刘忠鑫 徐洲 雷晏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期3015-3034,共20页

代码自然性(code naturalness)研究是自然语言处理领域和软件工程领域共同的研究热点之一,旨在通过构建基于自然语言处理技术的代码自然性模型,以解决各种软件工程任务.近年来,随着开源软件社区中源代码和数据规模的不断扩大,越来越多... 代码自然性(code naturalness)研究是自然语言处理领域和软件工程领域共同的研究热点之一,旨在通过构建基于自然语言处理技术的代码自然性模型,以解决各种软件工程任务.近年来,随着开源软件社区中源代码和数据规模的不断扩大,越来越多的研究人员注重钻研源代码中蕴藏的信息,并且取得了一系列研究成果.但与此同时,代码自然性研究在代码语料库构建、模型构建和任务应用等环节面临许多挑战.鉴于此,从代码自然性技术的代码语料库构建、模型构建和任务应用等方面对近年来代码自然性研究及应用进展进行梳理和总结.主要内容包括:(1)介绍了代码自然性的基本概念及其研究概况;(2)归纳目前代码自然性研究的语料库,并对代码自然性模型建模方法进行分类与总结;(3)总结代码自然性模型的实验验证方法和模型评价指标;(4)总结并归类了目前代码自然性的应用现状;(5)归纳代码自然性技术的关键问题;(6)展望代码自然性技术的未来发展. 展开更多

关键词 代码自然性 软件仓库挖掘 代码语言模型

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