Felrapporter ger ett effektivt sätt för slutanvändare att avslöja potentiella buggar gömda i ett programvarusystem, samtidigt som automatiskt lokalisera potentiella buggy källfiler enligt en felrapport förblir en stor utmaning i programvaruunderhåll. Många tidigare metoder representerar felrapporter och källkod från lexikal och strukturell information korrelerade deras relevans genom att mäta deras likhet, och nyligen föreslås en CNN-baserad modell för att lära sig de enhetliga funktionerna för felsökning, vilket övervinner svårigheten att modellera naturliga och programmeringsspråk med olika strukturella semantik. Tidigare studier lyckas dock inte fånga den sekventiella naturen av källkod, som bär ytterligare semantik utöver de lexiska och strukturella termer och sådan information är avgörande i modellering programfunktioner och beteenden. I detta dokument föreslår vi en ny modell LS-CNN, som förstärker de enhetliga egenskaperna genom att utnyttja källkodens sekventiella karaktär. LS-CNN kombinerar CNN och LSTM för att extrahera semantiska funktioner för att automatiskt identifiera potentiell buggig källkod enligt en felrapport. Experimentella resultat av allmänt använda programvaruprojekt tyder på att LS-CNN avsevärt överträffar de senaste metoderna för att lokalisera buggiga filer.
Huo och Li föreslog en modell, LS-CNN, för klassificering om en källkodsfil är relaterad till en felrapport (dvs. källkodsfilen måste rättas för att lösa felrapporten) REF.
Enhancing the Unified Features to Locate Buggy Files by Exploiting the Sequential Nature of Source Code
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}