公开(公告)号：CN110737469B

公开(公告)日：2021-09-03

申请号：CN201910951997.1

申请日：2019-09-29

Applicant: 南京大学

Inventor： 房春荣 ,  史洋洋 ,  蒋燕 ,  陈振宇 ,  李玉莹

IPC: G06F8/77 ,  G06F8/75

Abstract: 一种功能粒度上基于语义信息的源代码相似度评估方法，其特征是在功能粒度上使用标识符和控制流图对源码分别进行表示，其中功能是由函数和函数间的调用关系组成的介于源代码文件和函数之间的代码表示，计算功能对应的标识符和控制流图的嵌入向量，将控制流图中节点对应的代码片段用相应的标识符表示替换，再与控制流图的嵌入向量组合得到功能的嵌入向量，接着计算功能的嵌入向量之间的距离，得到源代码之间的相似度，可以较为准确的衡量Type‑4克隆。

公开(公告)号：CN110543411B

公开(公告)日：2021-07-02

申请号：CN201810561267.6

申请日：2018-05-29

Applicant: 南京大学

Inventor： 王兴亚 ,  房春荣 ,  孙伟松 ,  赵源 ,  李玉莹

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明涉及一种演化环境下变异测试强度需求预测方法。该方法基于特征提取和错误检测数目对软件的各个版本通过数据清洗和特征选择，构建用于模型训练的特征矩阵和强度向量；在此基础上，应用BP神经网络方法构建预测模型，并在模型构建时不断通过信号前向传播和误差后向传播结果调整模型权重，从而学习生成一个变异测试强度需求预测模型BP‑Model；最后，将当前软件版本的特征向量输入到BP‑Model中，最终生成当前软件版本的变异测试强度需求。本发明目的在于解决目前存在的新版本软件变异测试强度未知的难题，进而帮助测试人员制订合理的变异测试需求，帮助测试人员在有限的时间内构建有效的测试用例集。

公开(公告)号：CN111338957A

公开(公告)日：2020-06-26

申请号：CN202010127165.0

申请日：2020-02-28

Applicant: 牡丹江师范学院 ,  南京大学

Inventor： 夏春艳 ,  李玉莹 ,  张岩 ,  许金 ,  乔力 ,  郭冰

IPC: G06F11/36 ,  G06N3/12 ,  G06N7/00

Abstract: 本发明涉及一种基于概率统计的软件测试基本路径进化生成方法。该方法给定被测程序，首先，利用条件概率关系和最大似然估计法，度量被测程序条件语句间的相关性类型，进而判定被测程序的互斥边关系，以此作为可行路径的识别依据；其次，采用遗传算法生成可行的基本路径，遗传算法的个体采用十进制编码方式代表进化路径，个体评价完成后，判断进化个体是否含有互斥边，含有互斥边的个体代表的是不可行路径，不参与进化过程；再次，对不含有互斥边的个体进行选择、交叉、变异和繁殖操作，重复上述过程，直到达到最大迭代次数或者生成所有的可行路径为止；然后，检验生成的可行路径是否为基本路径，将线性无关的独立路径存入基本路径集；最后，输出可行的基本路径集合。本发明目的在于为被测程序自动生成可行的基本路径，再根据可行的基本路径生成或者选择测试数据，解决了目前被测软件路径数目众多的情况下，全路径覆盖测试难以达到，测试质量难以得到保障的问题，最终帮助测试人员提高软件测试效率，同时保障软件测试的质量。

公开(公告)号：CN111191455A

公开(公告)日：2020-05-22

申请号：CN201811298288.X

申请日：2018-10-26

Applicant: 南京大学

Inventor： 何铁科 ,  严格 ,  陈振宇 ,  李玉莹

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/279 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明涉及一种交通事故损害赔偿中法律条文预测方法。该方法基于特征提取对事实文本和法律条文进行数据清洗和特征选择，构建用于模型训练的特征和特征向量，使用TwitterLDA学习法条的文本表示，使用word2vec提取案情特征；在此基础上，应用支持向量机方法构建预测模型，生成一个法条预测模型svm-Model；最后，将事实的特征向量输入到svm-Model中，最终生成当前案情涉及到的法律条文。本发明目的在于解决目前存在的法律智能中通过事实对法条预测的难题，进而帮助公众更多地了解法律知识，清楚地了解案件的情况，还可以为行业提供辅助意见，避免个人主观性导致的差异，从而实现司法公正，提高社会效益。

公开(公告)号：CN109840532A

公开(公告)日：2019-06-04

申请号：CN201711200604.0

申请日：2017-11-24

Applicant: 南京大学

Inventor： 陈振宇 ,  何铁科 ,  秦泽民 ,  廉昊 ,  骆斌 ,  李玉莹 ,  张欣

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明提出了一种基于k-means的法院类案推荐方法，用于帮助法律人员快速方便地找到当前需要的进一步参考和分析的相似案例，节省查阅案例的时间，提高工作的效率。该发明的主要创新在于(1)对案例文书进行分词和关键词的提取，对关键词进行归一化处理(2)使用关键词归一化处理的结果建立新的向量模型(3)将k-means和余弦相似度相结合，使得类案推荐结果更优。本发明最终基于k-means开发的类案推荐，可以有效地帮助法律人员进行公证判决。