公开(公告)号：CN117112022A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310575274.2

申请日：2023-05-19

Applicant: 南京大学

Inventor： 葛季栋 ,  艾泓飞 ,  钟文康 ,  唐泽

IPC: G06F8/72 ,  G06F8/73 ,  G06F40/30 ,  G06F16/35 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了可解释的神经程序修复方法，包括以下步骤：收集错误代码、目标修复代码、代码解释的源数据，对源数据做筛选过滤处理，数据集格式和条目选定并构建数据集Excode，构造不同类型的神经程序修复模型，训练并得到相应的模型参数并在验证集上测试，根据实验结果统计修复成功率和评估解释性描述。模型生成修复代码的同时输出对应的解释性描述，能帮助使用者很好地理解整个修复过程，包括错误代码和修复代码中的信息。本发明能进一步推动神经程序修复技术的进步，为这一技术的发展和落地应用做出贡献。