一种软件缺陷预测方法和系统

本发明公开了一种软件缺陷预测方法和系统，包括：收集和编译Java编程语言开发的软件系统的源代码文件，并将编译后的代码合并为一个统一的JSONL文件。将预处理后的JSONL文件输入到预训练的CodeBERT模型中，以获取代码的高维语义特征表示。将经过CodeBERT模型处理后得到的高维语义特征表示输入到双向门控循环单元模型中，以进一步捕获代码片段的上下文信息。基于经过上下文特征处理的代码片段，进行二分类预测，判断代码片段是否存在缺陷。本发明的优点是：充分利用代码语义信息，考虑代码结构和顺序，自动选择和强调重要的特征，将CodeBERT与BiGRU模型相结合，提高预测的准确性和可靠性。

《一种软件缺陷预测方法和系统》是一发明专利，专利号为 2023113011751，当前法律状态为已下证，由湖北大学提出申请，发明人为王凌锋;熊定坤;何鹏;陈辉;郑巧仙，申请日期为2023-10-09，公开（公告）日期为2024-03-19，国际专利分类号（IPC）为 G06F 11/36 (2006.01)，所属技术领域包括：人工智能、软件开发、软件工程、代码缺陷检测、 软件测试、自动挖掘代码。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种软件缺陷预测方法和系统，包括：收集和编译Java编程语言开发的软件系统的源代码文件，并将编译后的代码合并为一个统一的JSONL文件。将预处理后的JSONL文件输入到预训练的CodeBERT模型中，以获取代码的高维语义特征表示。将经过CodeBERT模型处理后得到的高维语义特征表示输入到双向门控循环单元模型中，以进一步捕获代码片段的上下文信息。基于经过上下文特征处理的代码片段，进行二分类预测，判断代码片段是否存在缺陷。本发明的优点是：充分利用代码语义信息，考虑代码结构和顺序，自动选择和强调重要的特征，将CodeBERT与BiGRU模型相结合，提高预测的准确性和可靠性。

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