一种文本代码相结合的缺陷原因自动分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201811346186.0
IPC分类号：G06F16/35G06F16/33
申请日期：
2018-11-13
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	一种文本代码相结合的缺陷原因自动分类方法
申请号	CN201811346186.0	申请日期	2018-11-13
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-03-19	公开/公告号	CN109492106A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/35	IPC分类号	G06F16/35;G06F16/33查看分类表>
申请人	扬州大学	申请人地址	江苏省扬州市四望亭路1*** 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	周澄;李斌;孙小兵;陈定山
代理机构	南京理工大学专利中心	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种文本代码相结合的缺陷原因自动分类方法，包括以下步骤首先提取缺陷报告中的文本内容及附录中的patch文件，之后进行数据清洗形成缺陷数据集；选取状态为VERIFIED FIXED且附有patch文件的缺陷，构建待分类缺陷集；抽取待分类缺陷集中缺陷的文本内容并进行自然语言处理，之后对其进行类别标注，构建缺陷原因分类集；从patch文件中抽取缺陷修复前、后的diff代码，获取缺陷修复中修改的diff代码对应的缺陷修改结构类别；利用深度学习方法对缺陷原因分类集进行训练，获取缺陷原因自动分类器。本发明通过深度学习模型挖掘缺陷报告的语义信息和diff结构特征，能准确预测缺陷的原因类别，明确发生缺陷的可疑代码结构，从而更准确的引导后续的缺陷定位和缺陷修复。

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