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基于CodeBERT和Stacking集成学习的补丁正确性验证方法
1
作者
韩威
姜淑娟
周伟
《计算机科学》
北大核心
2025年第1期250-258,共9页
近年来,自动程序修复已成为软件工程领域的重要研究课题。然而,现有的自动修复技术大多是基于补丁生成和测试的,在补丁验证环节时间成本很高。此外,由于测试套件的不完备,许多候选补丁虽然能通过测试,但实际上并不正确,从而导致补丁过...
近年来,自动程序修复已成为软件工程领域的重要研究课题。然而,现有的自动修复技术大多是基于补丁生成和测试的,在补丁验证环节时间成本很高。此外,由于测试套件的不完备,许多候选补丁虽然能通过测试,但实际上并不正确,从而导致补丁过拟合。为提高补丁验证的效率并缓解补丁过拟合的问题,提出了一种静态的补丁验证方法。该方法首先使用大型预训练模型CodeBERT自动提取缺陷代码片段和补丁代码片段的语义特征,然后使用历史缺陷修复补丁数据训练Stacking集成学习模型,训练之后的模型可以对新的缺陷修复补丁进行有效验证。在Defects4J缺陷数据集相关的1 000个补丁数据上对所提方法的验证能力进行评估。实验结果表明,该方法可以有效地验证补丁的正确性,从而提高补丁验证的效率。
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关键词
自动程序修复
补丁验证
预训练模型
集
成学习
defects4j缺陷数据集
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职称材料
题名
基于CodeBERT和Stacking集成学习的补丁正确性验证方法
1
作者
韩威
姜淑娟
周伟
机构
中国矿业大学计算机科学与技术学院
中国矿业大学矿山数字化教育部工程研究中心
出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第1期250-258,共9页
基金
国家自然科学基金(61673384)。
文摘
近年来,自动程序修复已成为软件工程领域的重要研究课题。然而,现有的自动修复技术大多是基于补丁生成和测试的,在补丁验证环节时间成本很高。此外,由于测试套件的不完备,许多候选补丁虽然能通过测试,但实际上并不正确,从而导致补丁过拟合。为提高补丁验证的效率并缓解补丁过拟合的问题,提出了一种静态的补丁验证方法。该方法首先使用大型预训练模型CodeBERT自动提取缺陷代码片段和补丁代码片段的语义特征,然后使用历史缺陷修复补丁数据训练Stacking集成学习模型,训练之后的模型可以对新的缺陷修复补丁进行有效验证。在Defects4J缺陷数据集相关的1 000个补丁数据上对所提方法的验证能力进行评估。实验结果表明,该方法可以有效地验证补丁的正确性,从而提高补丁验证的效率。
关键词
自动程序修复
补丁验证
预训练模型
集
成学习
defects4j缺陷数据集
Keywords
Automatic program repair
Patch verification
Pre-training model
Ensemble learning
defects
4
j
defect
dataset
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CodeBERT和Stacking集成学习的补丁正确性验证方法
韩威
姜淑娟
周伟
《计算机科学》
北大核心
2025
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