【摘 要】
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软件缺陷预测是通过识别代码中的潜在错误来帮助开发人员提高软件可靠性的过程。目前的研究应用了传统的软件错误预测方法,主要考虑人工构建的代码特征并输入到基于机器学习的分类器中。然而,传统方法通常忽略源代码中最有意义的语义和上下文信息。为了解决这个问题,本论文提出了一个软件缺陷预测模型,该模型采用BiLSTM和基于BERT的语义特征（SDP-BB）,该模型捕获代码的语义特征来预测相应软件中的缺陷。该模型
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软件缺陷预测是通过识别代码中的潜在错误来帮助开发人员提高软件可靠性的过程。目前的研究应用了传统的软件错误预测方法,主要考虑人工构建的代码特征并输入到基于机器学习的分类器中。然而,传统方法通常忽略源代码中最有意义的语义和上下文信息。为了解决这个问题,本论文提出了一个软件缺陷预测模型,该模型采用BiLSTM和基于BERT的语义特征（SDP-BB）,该模型捕获代码的语义特征来预测相应软件中的缺陷。该模型利用双向长短期记忆网络（BiLSTM）从通过BERT模型学习的嵌入式令牌向量中利用上下文信息。此外,该模型利用注意力机制来捕获节点的显着特征。此外,该模型采用数据增强技术来生成更多训练数据。最后,评估了在项目内缺陷预测（WPDP）和跨项目缺陷预测（CPDP）中对每个项目的覆盖长度从50%到90%的全令牌和AST节点数据处理方法的性能实验。根据故障预测中的F1分数,在十个开源项目上评估了提出的方法。结果表明,平均而言SDP-BB在WPDP和CPDP中分别获得6.7%和8.6%的性能,优于现有的最先进模型。最后结果表明,与AST节点相比,全令牌方法对软件缺陷预测的鲁棒性更强。得出的结论是,SDP-BB可以更有效地提取源代码的语义并产生更多的训练,与现有的SDP模型相比,这提高了软件缺陷预测任务的性能。
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