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申请/专利权人：长沙网久软件有限公司

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的跨行代码缺陷修复方法与系统，包括S1：系统接收报错语句，确定问题行的位置，并提取代码语言实体；S2：构建代码理解模型，结合问题行位置和报错语句，对代码进行全局语义理解；S3：构建逻辑定位模型，结合报错语句、代码语言实体、训练集中的问题代码和修改后代码，输出问题行行号、问题行逻辑关系；S4：结合问题行逻辑关系，生成代码缺陷原因、修改后的代码并保存到修改日志中；S5：与DevOps流程集成，将修复后代码的进行自动化测试，并保留修复前的代码版本。本发明解决了传统代码修复方法难以跨行修复代码，并且难以辅助开发者理解代码逻辑的问题。

主权项：1.一种基于深度学习的跨行代码缺陷修复方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：系统接收报错语句，确定问题行的位置，并提取代码语言实体；S2：构建代码理解模型，结合问题行位置和报错语句，对代码进行全局语义理解；根据空行或注释将整篇代码划分为若干个代码段，并构建TransGRU模块，计算每个代码段的段向量和整篇代码的篇章向量；包括以下步骤：S21：根据空行或注释对整篇代码进行划分，得到若干个代码段；S22：构建TransGRU模块，计算方式为： ；其中，A为注意力机制残差输出，LayerNorm为层归一化操作，X为TransGRU模块的输入，Attention为注意力机制操作；G为GRU输出，GRU为GRU操作，M为注意力机制残差和GRU的混合输出，MLP为多层感知机操作，Y为TransGRU模块的输出，Concat[,]为向量拼接操作；S22步骤统一表示为： ；其中，TransGRU为TransGRU模块操作；S23：计算每个代码段的段向量，计算方式为： ；其中，yij为第i个代码段中第j行代码的行向量，i为代码段索引，j为代码行索引，codeij为第i个代码段中的第j行代码，Vi为第i个代码段段向量，MeanPool为平均池化操作，yi1,yi2,…,yij为第i个代码段中所有代码行的行向量；S24：计算整篇代码的篇章向量，计算方式为： ；其中，Rij为代码段的段向量Vi和Vj之间的关系向量，ReLU为ReLU激活函数，Wr为关系计算权重矩阵，⊙为向量元素间的乘积；αij为段向量Vi相对于Vj的注意力分数，exp为取自然常数的指数操作，w为权重向量，Rik为段向量Vi和Vk之间的关系向量，k为代码段计数索引，N为代码段的段向量总数；C为篇章向量，αii为段向量Vi的自注意力分数；S3：构建逻辑定位模型，结合报错语句、代码语言实体、训练集中的问题代码和修改后代码，输出问题行行号、问题行逻辑关系；构建逻辑定位模型的代码段定位模块、问题行定位模块、问题行逻辑输出模块，输出每个代码段存在缺陷的概率、每行代码为问题行的概率以及问题行之间的逻辑关系；包括以下步骤：S31：构建逻辑定位模型的代码段定位模块，将整篇代码的篇章向量、报错语句作为输入，输出每个代码段存在缺陷的概率，计算方式为： ；其中，pi为每个代码段存在缺陷的概率分布，softmax为softmax函数，W1为代码段定位参数，Eerr为报错语句的句向量，b1为代码段定位偏置向量；S32：构建逻辑定位模型的问题行定位模块，使用代码段的段向量和行向量，结合报错语句，判断每行代码是否为问题行，并输出问题行行号，计算方式为： ；其中，pij为每个代码段中每行代码存在缺陷的概率分布，W2为问题行定位参数，b2为问题行偏置向量；S33：构建逻辑定位模型的问题行逻辑输出模块，将问题行的句向量、行号和整篇代码的篇章向量输入到逻辑关系预测模块中，得到问题行之间的逻辑关系，计算方式为： ；其中，xij为第i个代码段中的第j个代码行的特征表示；nij为第i个代码段中的第j个代码行的行号，xuq为第u个代码段中的第q个代码行的特征表示，u为代码段第二索引，q为代码行第二索引，nuq为第u个代码段中的第q个代码行的行号，Riujq为xij和xuq问题行之间的逻辑关系向量，GNN为图神经网络操作；S4：结合问题行逻辑关系，生成代码缺陷原因、修改后的代码并保存到修改日志中；将问题行之间的逻辑关系和问题行信息整合为图结构信息，并结合篇章向量生成代码缺陷原因的解释；同时，设计实体优先解码以优化TransGRU模块，生成修复后的代码，规避事实性错误；S5：与DevOps流程集成，将修复后代码的进行自动化测试，并保留修复前的代码版本。

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百度查询： 长沙网久软件有限公司 一种基于深度学习的跨行代码缺陷修复方法与系统