【摘 要】
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神经网络在软件工程中的应用极大程度上缓解了传统的人工提取代码特征的压力。已有的研究往往将代码简化为自然语言或者依赖专家的领域知识来提取代码特征,简化为自然语言的
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院,南京航空航天大学高安全系统的软件开发与验证技术工信部重点实验室,南京大学软件新技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1003902),国家自然科学基金(61972197),中央高校基本科研业务费专项资金(NS2019055),江苏高校“青蓝工程”
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神经网络在软件工程中的应用极大程度上缓解了传统的人工提取代码特征的压力。已有的研究往往将代码简化为自然语言或者依赖专家的领域知识来提取代码特征,简化为自然语言的处理方法过于简单,容易造成信息丢失,而引入专家制定启发式规则的模型往往过于复杂,可拓展性以及普适性不强。鉴于以上问题,提出了一种基于卷积和循环神经网络的自动代码特征提取模型,该模型借助代码的抽象语法树(AST)来提取代码特征。为了缓解因AST过于庞大而带来的梯度消失问题,对AST进行切割,转换成一个AST序列再作为模型的输入。该模型利用卷积网络提取
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