基于BERT-PFMM的软件缺陷预测方法

汤怡佳; 王丽侠; 韩建民; 于娟; 叶荣华; 姚鑫; 曹小倩

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基于BERT-PFMM的软件缺陷预测方法

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基于抽象语法树的软件缺陷预测方法是当前最先进的方法之一,但现有的工作在预测过程中很少考虑抽象语法树节点的上下文信息,因此预测准确率仍有提升的空间.另外,带标签样本数据不足是软件缺陷预测领域长期存在的问题.为解决上述问题,提出一种结合BERT和PFMM的软件缺陷预测模型,简称BERT-PFMM.该模型由3个子模块构成:预处理模块,负责用源程序构造抽象语法树,并采用深度优先遍历方式生成该抽象语法树的节点向量作为BERT模型的输入;特征提取模块,用BERT模型提取上下文相关特征;特征加强及分类模块,采用PFMM将特征映射到更容易分类的空间,使模型的输出与标签的对应关系更强,进而基于加强的特征进行软件缺陷预测.实验表明:所提出的BERT-PFMM比现有的软件缺陷预测方法具有更好的性能.

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来源
《浙江师范大学学报（自然科学版）》 |2022年第3期|291-299|共9页
作者
汤怡佳; 王丽侠; 韩建民; 于娟; 叶荣华; 姚鑫; 曹小倩;
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作者单位

浙江师范大学数学与计算机科学学院;

浙江师范大学行知学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类软件工程;
关键词
缺陷预测; 深度学习; BERT模型; 感知特征混合模型; 抽象语法树;

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