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申请/专利权人：长沙网久软件有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的跨行代码缺陷修复方法与系统，包括S1：系统接收报错语句，确定问题行的位置，并提取代码语言实体；S2：构建代码理解模型，结合问题行位置和报错语句，对代码进行全局语义理解；S3：构建逻辑定位模型，结合报错语句、代码语言实体、训练集中的问题代码和修改后代码，输出问题行行号、问题行逻辑关系；S4：结合问题行逻辑关系，生成代码缺陷原因、修改后的代码并保存到修改日志中；S5：与DevOps流程集成，将修复后代码的进行自动化测试，并保留修复前的代码版本。本发明解决了传统代码修复方法难以跨行修复代码，并且难以辅助开发者理解代码逻辑的问题。
主权项：1.一种基于深度学习的跨行代码缺陷修复方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：系统接收报错语句，确定问题行的位置，并提取代码语言实体；S2：构建代码理解模型，结合问题行位置和报错语句，对代码进行全局语义理解；根据空行或注释将整篇代码划分为若干个代码段，并构建TransGRU模块，计算每个代码段的段向量和整篇代码的篇章向量；S3：构建逻辑定位模型，结合报错语句、代码语言实体、训练集中的问题代码和修改后代码，输出问题行行号、问题行逻辑关系；构建逻辑定位模型的代码段定位模块、问题行定位模块、问题行逻辑输出模块，输出每个代码段存在缺陷的概率、每行代码为问题行的概率以及问题行之间的逻辑关系；S4：结合问题行逻辑关系，生成代码缺陷原因、修改后的代码并保存到修改日志中；将问题行之间的逻辑关系和问题行信息整合为图结构信息，并结合篇章向量生成代码缺陷原因的解释；同时，设计实体优先解码以优化TransGRU模块，生成修复后的代码，规避事实性错误；S5：与DevOps流程集成，将修复后代码的进行自动化测试，并保留修复前的代码版本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长沙网久软件有限公司 一种基于深度学习的跨行代码缺陷修复方法与系统
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