一种基于图的语句级程序修复方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110879818.5
IPC分类号：G06F8/35;G06F8/41;G06F8/72;G06F16/951;G06K9/62
申请日期：
2021-08-02
申请人：
扬州大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于图的语句级程序修复方法及系统
申请号	CN202110879818.5	申请日期	2021-08-02
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-12-03	公开/公告号	CN113741886A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F8/35 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F8/00 软件工程设计（测试或调试入G06F 11/36；软件项目管理、规划或组织入G06Q 10/06）〔2018.01〕 G06F8/30 创建或生成源代码〔2018.01〕 G06F8/35 模型驱动〔2018.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;8;/;3;5;;;G;0;6;F;8;/;4;1;;;G;0;6;F;8;/;7;2;;;G;0;6;F;1;6;/;9;5;1;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	扬州大学	申请人地址	江苏省扬州市大学南路88号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	扬州大学	当前权利人	扬州大学
发明人	李斌;唐奔;孙小兵;薄莉莉
代理机构	南京苏高专利商标事务所（普通合伙）	代理人	孟红梅

摘要

本发明公开了一种基于图的语句级程序修复方法及系统，属于软件调试领域。本发明首先提取缺陷代码及补丁、规范代码以构建训练及预训练的数据集；对数据集预处理并预训练编程语言模型；利用编程语言模型进行数据嵌入，构建并训练基于Graph‑to‑Sequence架构的翻译模型；使用训练完成的翻译模型生成缺陷语句的补丁。本发明使用融合源代码多种特征的代码图表征代码，结合了预训练模型学习代码规范并加快翻译模型训练收敛速度，可以优化缺陷语句的上下文表示，使翻译模型能够更好地学习缺陷语句与正确语句之间的语法语义关联信息，从而更好地表征缺陷修复的语义，生成遵循编程语言规范的高质量修复补丁以自动化地修复缺陷程序，能够极大降低缺陷修复的成本。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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