Detektion av programvara klon, som syftar till att identifiera kodfragment med liknande funktioner, har spelat en viktig roll i underhåll och utveckling av programvara. Många metoder för att upptäcka kloner har föreslagits. Men de flesta av dem representerar källkoder med handgjorda funktioner med hjälp av lexisk eller syntaktisk information, eller oövervakade djupa funktioner, vilket gör det svårt att upptäcka funktionella klonpar, dvs bitar av koder med liknande funktionalitet men olika i både syntaktisk och lexikal nivå. I detta dokument, vi tar itu med problemet programvara funktion klon upptäckt genom att lära övervakade djupa funktioner. Vi formulerar klon detektion som en övervakad lärande till hash problem och föreslår en end-to-end djup funktion lärande ram kallas CDLH för funktionell klon detektion. Ett sådant ramverk lär sig hashkoder genom att utnyttja den lexiska och syntaktiska informationen för snabb beräkning av funktionell likhet mellan kodfragment. Experiment på riktmärken för detektering av programvaruklon indikerar att CDLH-metoden är effektiv och överträffar de senaste metoderna inom detektering av programvarufunktionella kloner.
Wei et al Ref föreslog en end-to-end djupe function learning rame för funktionell klondetektering, som utnyttjar den lexiska och syntaktiska informationen via AST-baserat LSTM-nätverk.
Supervised Deep Features for Software Functional Clone Detection by Exploiting Lexical and Syntactical Information in Source Code
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}