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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：一种基于深度特征、信息检索和软件工程领域特征的软件缺陷定位方法，首先使用了深度学习技术来计算缺陷报告和方法之间的语义相似性，从而解决了缺陷报告和方法之间词汇不匹配问题。之后，分别计算了两种文本特征：类名和方法名相似度、VSM相似性和两种软工领域特征：缺陷修复频率和缺陷修复时间用于辅助定位包含缺陷的方法。最后通过组合这五种特征，对于所有方法进行预测和排序从而来定位相关包含缺陷的方法，提高了方法级缺陷定位任务的精度。
主权项：1.一种基于深度特征、信息检索和软件工程领域特征的软件缺陷定位方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，数据集的预处理：对数据集中缺陷报告和方法中的内容进行分词、小写化、词形还原和去除停用词，获得处理后的缺陷报告集合R＝{r1,…,ri}和方法集合M＝{m1,…,mj}；步骤2，获取方法的切片：针对方法集合M的中的每一个方法m，使用基于程序依赖图的程序切片方法进行处理，来获取方法m的切片集合Sm＝{s1,…,sk}；步骤3，信息检索和软件工程领域特征提取：信息检索特征包括类名和方法名相似度、VSM相似性，软件工程领域特征包括缺陷修复频率、缺陷修复时间；步骤4，深度特征提取：使用word2vec技术基于R和M的中内容进行训练并获得词向量，之后分别为缺陷报告和方法分别设计了用于提取特征的深度学习模块；步骤5，融合特征并训练模型：使用一个稠密层来融合信息检索特征、软件工程领域特征和深度特征，通过最小化交叉熵损失函数和注意力损失函数之和来对模型进行训练；步骤6，缺陷定位：将缺陷报告r和待定位的方法列表M输入模型，得到模型所预测并排序的方法列表M'＝{m'1,…,m'j}。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于深度特征、信息检索和软件工程领域特征的软件缺陷定位方法
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