基于机器学习的类型推理方法综述

来源 :广州大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:liongliong540
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类型推理是一种轻量级的形式化方法,通过对程序变量和语句的类型这些关键信息进行推理,可以更好地理解程序行为.传统的类型推理方法依赖于语法规则与类型推演规则,然而,随着软件技术的发展,在动态语言等新的软件应用场景中,传统的类型推理方法在缺乏运行时信息的时候无法在静态对类型进行推理.针对这些问题,近年来出现了很多基于机器学习的类型推理的方法.基于机器学习的方法,可以利用已有的动态类型信息,对新程序的类型进行静态的类型推理.文章系统地总结了各种基于机器学习进行类型推理的方法,总结其特点和存在的问题,并讨论了未来可
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