文档名：融合句嵌入模型和代码特征的补丁验证方法
摘要：补丁验证常用运行测试套件的方法来验证补丁正确性,然而自动修复技术生成的补丁往往数量巨大,而将每个补丁依次通过测试套件则会产生难以承受的开销.针对该问题,本文提出一个由句嵌入模型InferSent和支持向量机分类器组成的静态补丁验证方法.使用InferSent提取代码静态特征并通过支持向量机分类器来预测补丁正确性.该方法更加关注代码的静态特征信息,通过对特征的提取分析,无需运行测试套件即可有效地预测自动修复工具生成的补丁的正确性.本文在多个自动修复工具生成的补丁集合上进行了验证.实验结果表明,在修复工具生成的补丁集合上,本文提出的静态补丁验证方法对补丁预测的F1值达到71.89％,相比其他两种最新静态补丁验证方法分别提高11.64％和6.43％,并在五项评价指标上均优于对比模型.表明该方法可以在不运行测试套件的情况下正确预测补丁,且具有良好的泛化能力.
作者：蒋婷婷 姜淑娟 韩威Author：JIANGTing-ting JIANGShu-juan HANWei
作者单位：中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏徐州221116
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(12)
分类号：TP311
关键词：程序自动修复 补丁验证 代码静态特征 句嵌入技术 支持向量机 代码相似性
Keywords：programautomaticrepair patchverification codestaticcharacteristics sentenceembeddingtechnology supportvectormachine codesimilarity
机标分类号：TP393.08TP181TN911.7
在线出版日期：2024年3月13日
基金项目：融合句嵌入模型和代码特征的补丁验证方法[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(12)蒋婷婷 姜淑娟 韩威补丁验证常用运行测试套件的方法来验证补丁正确性,然而自动修复技术生成的补丁往往数量巨大,而将每个补丁依次通过测试套件则会产生难以承受的开销.针对该问题,本文提出一个由句嵌入模型InferSent和支持向量机分类器组...参考文献和引证文献
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