【摘 要】
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软件缺陷定位是软件工程领域的一个重要研究方向。由于缺陷数量和代码规模不断增长,如何自动定位缺陷位置成为研究人员近年来关注的热点之一。面向软件缺陷报告的缺陷定位方法以缺陷报告作为查询,以项目的源代码作为语料库,通过分析缺陷报告与源代码单元之间的相关性识别缺陷对应的源代码单元,实现缺陷定位。目前方法级细粒度软件缺陷定位工作将方法作为独立的代码单元考虑,忽略了方法和文件的从属关系,导致了较低的定位准确度
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（编号:61972335）；
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软件缺陷定位是软件工程领域的一个重要研究方向。由于缺陷数量和代码规模不断增长,如何自动定位缺陷位置成为研究人员近年来关注的热点之一。面向软件缺陷报告的缺陷定位方法以缺陷报告作为查询,以项目的源代码作为语料库,通过分析缺陷报告与源代码单元之间的相关性识别缺陷对应的源代码单元,实现缺陷定位。目前方法级细粒度软件缺陷定位工作将方法作为独立的代码单元考虑,忽略了方法和文件的从属关系,导致了较低的定位准确度。此外,尽管缺陷定位已经有不少的研究工作,但是缺乏实用的缺陷定位工具。为了提高细粒度缺陷定位准确率,本文研究了细粒度软件缺陷定位方法并构建了一个缺陷定位工具。本文工作主要包含以下几个方面:（1）提出使用文件信息增强的方法级软件缺陷定位技术FMBL。它考虑方法与文件之间的从属关系增强缺陷定位的准确性。FMBL综合考虑代码与缺陷报告的词汇相似度、语义相似度和代码长度来度量它们之间的相关性。在六个开源软件项目上进行实验研究以评估该方法的有效性,六个项目上的平均Accuracy@10、MAP、MRR分别达到0.436、0.223、0.296。和 BugLocatorm、BLIA、BugPecker 相比 FMBL 在 MAP 指标上分别提升 153.1%、209.1%、22.8%。（2）提出基于预训练模型的缺陷定位查询重构方法,通过大量的历史缺陷数据训练CodeBERT模型,并以此为缺陷报告补充相关缺陷信息。然后使用重构后的查询输入FMBL定位缺陷,称为FMBL-QR。相比FMBL,FMBL-QR能更准确地定位到相关代码单元,六个实验项目上的平均MAP指标提升7.2%。（3）构建了一个缺陷定位工具,集成封装了历史缺陷信息自动收集、缺陷信息自动处理、缺陷数据集构建及缺陷定位功能,并且该工具以VSCode插件的形式发布,方便使用。
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