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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明提供一种基于程序上下文的断言生成方法，包括以下步骤：1构建用例格式为测试函数‑被测函数，语法序列的数据集，并按照8∶1∶1的比例将数据集划分为训练集，验证集和测试集；2构建神经机器翻译模型并用上述的训练集对其进行训练；3从GitHub中提取开源项目，并对数据集进行定位；4从项目中提取上下文信息，用上下文信息限制神经机器翻译模型的词表，限制模型生成语法正确的模型；5用提取到的上下文信息进一步生成UNK；6从预测准确率和通过编译的比例两个方面衡量本发明的效果。本发明解决了目前自动化测试工具生成断言质量低的问题，并且生成了能够通过编译的断言。提升了自动化测试工具检测缺陷的能力。进一步缩短了软件项目的开发时间。
主权项：1.一种基于程序上下文的断言生成方法，其特征在于，包括数据集构建模块、模型构建与训练模块、数据集定位模块、断言生成模块、UNK生成模块以及效果分析模块；其中数据集构建模块以开源项目作为数据集提取对象，为方法提供数据；模型构建与训练模块构建了神经机器翻译模型，对数据集进行训练；数据集定位模块找出断言语句所属的项目位置；断言生成模块动态提取上下文信息，用以限制神经机器翻译模型生成断言；UNK生成模块提取上下文信息，从中选取符合编译规则的词作为UNK生成结果；效果分析模块分析生成的断言质量；定义1：测试代码是软件工程项目的一部分，用于验证被测代码的正确性；定义2：断言语句是测试代码的一部分，用于验证特定输入下被测代码能否正常运行；定义3：神经机器翻译模型是一种基于神经网络构建的，用于生成文本的模型；定义4：UNK是一种神经机器翻译模型为了生成输入中不存在的词而引入的替代。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种基于程序上下文的断言生成方法
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