一种文本代码相结合的缺陷原因自动分类方法

授权

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。

基本信息

专利标题：

一种文本代码相结合的缺陷原因自动分类方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN109492106A

申请号：

CN201811346186.0

公开（公告）日：

2019-03-19

申请日：

2018-11-13

授权号：

CN109492106B

授权日：

2022-05-13

发明人：

周澄李斌孙小兵陈定山

申请人：

扬州大学

申请人地址：

江苏省扬州市四望亭路180号

代理机构：

南京理工大学专利中心

代理人：

马鲁晋

优先权：

CN201811346186.0

主分类号：

G06F16/35

IPC分类号：

G06F16/35 G06F16/33

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F16/35

••聚类；分类

法律状态

2022-05-13 ：

授权

2019-04-12 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 16/35
申请日 : 20181113

2019-03-19 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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