Även om mjukvaruanalys har upplevt snabb tillväxt som ett forskningsområde, har den ännu inte nått sin fulla potential för bred industriell adoption. Det mesta av det befintliga arbetet inom programvaruanalys är fortfarande starkt beroende av kostsamma manuella funktionstekniska processer, och de behandlar främst de traditionella klassificeringsproblemen, i motsats till att förutsäga framtida händelser. Vi presenterar en vision för DeepSoft, en endto-end generisk ram för modellering av programvara och dess utvecklingsprocess för att förutsäga framtida risker och rekommendera interventioner. DeepSoft, delvis inspirerat av mänskligt minne, bygger på den kraftfulla djupt lärande-baserade Long Short Term Memory arkitektur som är kapabel att lära sig långsiktiga tidsmässiga beroenden som förekommer i mjukvaruutveckling. Sådana djupt inlärda mönster av programvara kan användas för att ta itu med en rad utmanande problem som kod och uppgiftsrekommendation och förutsägelse. DeepSoft ger en ny metod för forskning om modellering av källkod, riskförutsägelse och begränsning, utvecklarmodellering och automatiskt generera kodpatchar från felrapporter.
Vårt tidigare arbete REF föreslog ett generiskt ramverk för djupt lärande baserat på LSTM för modellering av programvara och dess utvecklingsprocess.
DeepSoft: a vision for a deep model of software
{'venue': 'FSE 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}