信息记录材料

首页 > 刊期 > 2024 > 9期 > 信息：技术与应用

基于深度学习的软件错误定位与修复方法研究

吕虹，谢琳

【摘要】针对当前软件自动修复方法无法实现多代码多语句错误的自动修复，本研究提出了基于深度学习的软件错误定位和修复方法，实现多个代码块的错误定位和修复。首先，设计了联合深度学习和频谱的错误定位技术，实现多个代码块的检测。其次，设计了基于树结构的循环神经网络模型，通过学习代码局部区域，生成代码转换规则。最后，使用通用数据集进行实验验证。结果表明，与现有方法相比，本方法生成的补丁个数大幅提升，能实现多语句错误自动修复。

【关键字】软件错误定位；自动修复；深度学习