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《南京大学》 2019年
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基于监督式主题模型和深度学习的API缺陷定位与修复技术

张晓飞  
【摘要】:开源软件开发过程中,缺乏专门的测试人员、开发人员流动性大、大量集成第三方库和框架等特点,使其缺陷修复、尤其是应用编程接口(Application Programming Interfaces,API)相关缺陷修复面临巨大挑战。具体而言,上述特点导致:1)大部分缺陷报告通常只包含功能失效描述,缺乏功能实现代码线索;2)参于项目的开发人员往往缺乏必要的业务功能与实现代码关联知识;3)开发人员较难掌握种类繁多的第三方库或框架提供的API正确使用知识。这些因素最终导致,当开发人员试图处理缺陷报告时,难以定位相关实现代码,而对于API相关缺陷,即使确定了代码范围,也难以理解代码并找到缺陷产生的原因。为此,需要提供一种基于缺陷报告的API缺陷自动修复技术帮助开源软件开发人员提高缺陷修复效率。开源代码托管平台为开源软件开发提供了缺陷跟踪和代码库管理等功能,其缺陷跟踪系统中积累了大量已修复缺陷报告和对应的代码变动信息,而其代码库中也积累了大量各类API使用代码。为此,本文基于机器学习的相关技术首先从缺陷跟踪系统积累的数据中学习出业务功能与实现代码关联知识,帮助开发人员定位缺陷报告关联的代码,接着从代码库中积累的大量代码中学习出正确的API使用知识,帮助开发人员理解缺陷代码,并对API缺失类缺陷提供修复建议。本文的主要工作包括:1.提出了一个综合缺陷报告文本和元信息的缺陷定位技术,基于扩展的监督式文本主题模型,利用了缺陷报告中的标签子串词以及元信息进一步提高了缺陷代码定位的准确率。2.提出了一个基于深度学习的API缺失缺陷检测和修复技术,使用双向循环神经网络和注意力机制构造一个定位和缺失API预测的多任务学习模型,完整解决API缺失缺陷的检测和修复任务,并进一步提高了 API缺失缺陷检测效果。3.基于上述方法和技术,实现了一个原型系统,初步验证了本文所提方法和技术的合理性。
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