公开(公告)号：CN113326062A

公开(公告)日：2021-08-31

申请号：CN202110569649.5

申请日：2021-05-25

Applicant: 扬州大学

Inventor： 李世豪 ,  李斌 ,  孙小兵 ,  薄莉莉

IPC: G06F8/72 ,  G06F11/36 ,  G06F16/332 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明公开了一种面向软件缺陷的多轮自动问答方法，属于软件维护领域，本发明包括如下步骤：从开源Bug管理库爬取缺陷报告，提取报告中对缺陷理解有帮助的信息，对一些长文本抽取实体和关系，进行知识融合和质量检测，构建软件缺陷知识图谱；记录软件开发者或维护者与系统的多次沟通，构建多轮对话记忆模块；根据软件开发者或维护者提问的软件缺陷领域的相关问题，构建软件开发者或维护者的用户画像；根据所述对话记忆和软件开发者或维护者用户画像构建多轮问答模块。

公开(公告)号：CN113434418A

公开(公告)日：2021-09-24

申请号：CN202110726068.8

申请日：2021-06-29

Applicant: 扬州大学

Inventor： 薄莉莉 ,  曹思聪 ,  孙小兵 ,  李世豪 ,  李斌

IPC: G06F11/36 ,  G06F40/211 ,  G06F40/253 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06F16/28 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种知识驱动的软件缺陷检测与分析方法及系统，主要包括：构建缺陷数据集；构建代码特征图以对代码进行建模并嵌入到向量空间；通过图神经网络学习缺陷代码隐式特征，训练缺陷检测模型；利用检测模型检测项目中存在的缺陷，通过相似度计算匹配缺陷数据集中已有的相似缺陷；提取相似缺陷报告中有语义价值的缺陷知识，进行知识融合与检测，构建软件缺陷知识图谱以辅助开发者理解检测出的缺陷可能存在的问题。本发明可以缓解传统缺陷检测技术中难以制定有效全面的缺陷模式所导致的高误报率问题，并从知识的角度分析检测出的缺陷，使实际应用领域更广、精度更高、可解释性更强。