基于深度学习的代码表征及其应用综述

张祥平; 刘建勋

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对程序进行分析、推理能够对软件开发、维护、迁移起到重要作用。如何高效地从程序代码中获取高质量信息成为了当前研究的热点。近几年有许多学者将基于深度学习的表征技术引入到程序代码分析任务中。深度学习模型能够自动地提取代码中所包含的隐含特征,降低对人工制定特征的依赖。首先介绍了代码表征的背景知识和基本概念,从代码静态信息分析角度出发,总结了基于深度学习的代码表征研究工作。之后进一步介绍了代码表征在代码克隆检测、代码搜索和代码补全三个任务上的具体应用。最后分析现有基于深度学习的代码表征工作中仍然存在的问题,并展望了未来可能的研究方向。

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来源
《计算机科学与探索》 |2022年第9期|2011-2029|共19页
作者
张祥平; 刘建勋;
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作者单位

湖南科技大学服务计算与软件服务新技术湖南省重点实验室;

湖南科技大学计算机科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
代码表征; 表征学习; 软件工程; 代码分析; 深度学习;

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