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基于自注意力机制神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法
被引量：
6
1
作者
曹鹤玲
刘昱
韩栋
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期945-956,共12页
循环神经网络对于代码序列数据有着良好的处理能力,软件缺陷修复的补丁生成模型大多采用循环神经网络实现.然而,基于循环神经网络的补丁生成模型在处理代码序列中长距离依赖问题时仍然具有局限性,其修复成功率和修复效率较低.针对此问题...
循环神经网络对于代码序列数据有着良好的处理能力,软件缺陷修复的补丁生成模型大多采用循环神经网络实现.然而,基于循环神经网络的补丁生成模型在处理代码序列中长距离依赖问题时仍然具有局限性,其修复成功率和修复效率较低.针对此问题,提出一种基于自注意力神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法(Self-attention Neural machine translation based automatic software Repair,SNRepair).首先,为有效缓解源码中的未登录词问题,对数据集引入子词切分技术进行预处理;其次,为解决源代码中棘手的长距离依赖问题并更充分地利用局部信息,构建融合局部建模的Transformer程序补丁生成模型;然后,采用缺陷自动定位技术定位缺陷语句位置,利用参数优化后的Transformer补丁生成模型生成候选补丁;最后,运行测试用例验证候选补丁.在具有395个真实Java软件缺陷的Defects4J缺陷库上实验评估,结果表明SNRepair方法与对比方法比较,修复成功率和修复效率更高.
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关键词
软件缺陷自动修复
神经机器翻译
自注意力机制
子词切分
局部建模
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职称材料
基于深度学习和遗传算法的方法调用缺陷自动修复方法
2
作者
宋青青
杨秋辉
+2 位作者
董兰
代声馨
赵明敏
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第1期237-242,共6页
为提高软件缺陷自动修复技术的修复效果,针对面向对象程序中出现概率较大的方法调用缺陷,提出一种基于深度学习和遗传算法的方法调用缺陷自动修复方法。基于深度学习构造方法调用缺陷修复模型,使用修复模型生成候选补丁并验证;若补丁无...
为提高软件缺陷自动修复技术的修复效果,针对面向对象程序中出现概率较大的方法调用缺陷,提出一种基于深度学习和遗传算法的方法调用缺陷自动修复方法。基于深度学习构造方法调用缺陷修复模型,使用修复模型生成候选补丁并验证;若补丁无效,则基于这些候选补丁,使用改进的基于遗传算法的缺陷修复方法生成候选补丁。实验结果表明,在Defects4 J数据集上,所提方法与DEAR、TBar、SequenceR和jGenProg自动化缺陷修复工具相比,缺陷修复率和补丁正确率都有提高。
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关键词
软件
调试
软件缺陷自动修复
面向对象程序
方法调用
缺陷
补丁生成与验证
深度学习
遗传算法
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职称材料
题名
基于自注意力机制神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法
被引量：
6
1
作者
曹鹤玲
刘昱
韩栋
机构
粮食信息处理与控制教育部重点实验室(河南工业大学)
河南工业大学信息科学与工程学院
河南工业大学河南省粮食信息处理国际联合实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期945-956,共12页
基金
国家自然科学基金(No.61602154)
河南省高等学校重点科研项目(No.22A520024)
+1 种基金
河南工业大学青年骨干教师培育项目(No.21420158)
河南省重大公益专项(No.201300311200)。
文摘
循环神经网络对于代码序列数据有着良好的处理能力,软件缺陷修复的补丁生成模型大多采用循环神经网络实现.然而,基于循环神经网络的补丁生成模型在处理代码序列中长距离依赖问题时仍然具有局限性,其修复成功率和修复效率较低.针对此问题,提出一种基于自注意力神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法(Self-attention Neural machine translation based automatic software Repair,SNRepair).首先,为有效缓解源码中的未登录词问题,对数据集引入子词切分技术进行预处理;其次,为解决源代码中棘手的长距离依赖问题并更充分地利用局部信息,构建融合局部建模的Transformer程序补丁生成模型;然后,采用缺陷自动定位技术定位缺陷语句位置,利用参数优化后的Transformer补丁生成模型生成候选补丁;最后,运行测试用例验证候选补丁.在具有395个真实Java软件缺陷的Defects4J缺陷库上实验评估,结果表明SNRepair方法与对比方法比较,修复成功率和修复效率更高.
关键词
软件缺陷自动修复
神经机器翻译
自注意力机制
子词切分
局部建模
Keywords
automatic software repair
neural machine translation
self-attention mechanism
subword tokenization
localness modeling
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于深度学习和遗传算法的方法调用缺陷自动修复方法
2
作者
宋青青
杨秋辉
董兰
代声馨
赵明敏
机构
四川大学计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第1期237-242,共6页
基金
国家自然科学基金项目(62302323)
四川省科技计划基金项目(2023NSFSC1413、2023YFG0117)。
文摘
为提高软件缺陷自动修复技术的修复效果,针对面向对象程序中出现概率较大的方法调用缺陷,提出一种基于深度学习和遗传算法的方法调用缺陷自动修复方法。基于深度学习构造方法调用缺陷修复模型,使用修复模型生成候选补丁并验证;若补丁无效,则基于这些候选补丁,使用改进的基于遗传算法的缺陷修复方法生成候选补丁。实验结果表明,在Defects4 J数据集上,所提方法与DEAR、TBar、SequenceR和jGenProg自动化缺陷修复工具相比,缺陷修复率和补丁正确率都有提高。
关键词
软件
调试
软件缺陷自动修复
面向对象程序
方法调用
缺陷
补丁生成与验证
深度学习
遗传算法
Keywords
software debugging
automatic repair of software defects
object-oriented program
method call defects
patch gene-ration and verification
deep learning
genetic algorithm
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自注意力机制神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法
曹鹤玲
刘昱
韩栋
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
6
在线阅读
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职称材料
2
基于深度学习和遗传算法的方法调用缺陷自动修复方法
宋青青
杨秋辉
董兰
代声馨
赵明敏
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
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职称材料
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