【摘 要】
：
随着开发者社区和代码托管平台成为程序员获取代码的主要途径,针对代码的用户评论数量急剧增加.用户在使用代码后给出的评论中包含多种静态和动态的代码质量属性信息,但是由于用户评论多为复杂句,使得评论中包含的代码质量属性难以判断.针对复杂用户评论的代码质量属性判断将有助于分析用户评论中的代码质量信息,有助于开发者在了解用户的代码使用情况和用户关注的代码质量属性后有针对性地提升代码质量.提出了针对复杂用户评论的代码质量属性判断方法.首先对复杂用户评论进行分句并构建分句的依存句法关系有向图;然后,应用基于分句的依存句
【机 构】
：
云南省计算机技术应用重点实验室,昆明理工大学信息工程与自动化学院
【基金项目】
：
国家重点研发计划(2018YFB1003904),国家自然科学基金(61462049,61063006,60703116),云南省应用基础研究计划(2017FA033),云南省计算机技术应用重点实验室开放基金(2020101)。
论文部分内容阅读
随着开发者社区和代码托管平台成为程序员获取代码的主要途径,针对代码的用户评论数量急剧增加.用户在使用代码后给出的评论中包含多种静态和动态的代码质量属性信息,但是由于用户评论多为复杂句,使得评论中包含的代码质量属性难以判断.针对复杂用户评论的代码质量属性判断将有助于分析用户评论中的代码质量信息,有助于开发者在了解用户的代码使用情况和用户关注的代码质量属性后有针对性地提升代码质量.提出了针对复杂用户评论的代码质量属性判断方法.首先对复杂用户评论进行分句并构建分句的依存句法关系有向图;然后,应用基于分句的依存句
其他文献
起重机由于主梁发生严重变形容易引起各种安全问题,而传统的钢丝法和水准仪法检测速度和精度都不理想。为了解决此问题,文中提出基于摄影测量的起重机主梁变形检测方法,将普通数码相机标定后选择合适的位置,从左、右方两个角度进行拍摄,通过控制点解算相机的位置和姿态。两张相片前方交会即可求得起重机主梁待测点的坐标,从而计算主梁的变形。实验结果表明,该方法方便快捷、精度高,满足起重机主梁变形检测的要求。
随着图数据规模的日益庞大和图计算作业的日益复杂,图计算的分布化成为必然趋势.然而图计算作业在运行过程中面临着分布式图计算系统内外各种来源的非确定性所带来的严峻的可靠性问题.首先分析了分布式图计算框架中不确定性因素和不同类型图计算作业的鲁棒性,并提出了基于成本、效率和质量3个维度的面向分布式图计算作业的容错技术评估框架,然后分别对分布式图计算的4种容错机制——基于检查点的容错、基于日志的容错、基于复制的容错、基于算法补偿的容错等机制结合国内外相关工作做了深入的分析、评估和比较.最后对未来的研究方向进行了展望
并发错误是程序设计语言和软件工程领域的研究热点之一.近年来,针对应用程序并发错误检测的研究已取得了很大进展.但是由于操作系统内核的并发和同步机制复杂、代码规模庞大,与应用程序级并发错误检测相比,操作系统内核的并发错误检测研究仍面临巨大的挑战.对此,国内外学者提出了各种用于操作系统内核并发错误检测的方法.首先介绍了并发错误的基本类型、检测方法和评价指标,讨论了现有的并发错误检测方法和工具的局限性;然后,从形式化验证、静态分析、动态分析和静态动态相结合4个方面,对现有的操作系统内核并发错误检测的研究工作进行了
数据驱动的智能系统的核心是处理数据的算法,对算法正确性的要求高,导致其测试开销大,需要有效地缩减测试的规模,其中回归测试选择是控制测试规模的有效手段.数据驱动的智能系统由于其动态信息流强度弱的原因,发生偶然正确性现象的概率较高,并且该现象会导致常用的回归测试选择技术所选择出的测试集包含大量检测不到故障的测试用例.因此,从偶然正确性现象的角度出发,提出一种基于偶然正确性概率的回归测试选择技术,进一步排除可能发生偶然正确性现象的用例.该方法能够兼顾代码覆盖,同时从偶然正确性的角度保证缩减后的测试用例集合对被修
随着人工智能技术的深入发展,自动驾驶已成为人工智能技术的典型应用,近十年来得到了长足的发展,作为一类非确定性系统,自动驾驶车辆的质量和安全性得到越来越多的关注.对自
软件错误定位是一项耗时又费力的工作,因此如何提高软件错误定位的自动化程度一直以来都是软件工程领域研究的热点.现有的基于频谱的错误定位方法很少利用程序的上下文信息,而程序的上下文信息对错误定位至关重要.针对这一问题,提出了一种基于路径分析和信息熵的错误定位方法FLPI.该方法在基于频谱信息技术的基础上,通过对所有执行路径中的数据依赖关系进行分析来引入执行上下文信息,同时利用信息熵理论将测试事件信息引入到可疑语句的怀疑度计算公式中,以提高错误定位的精度和效率.为了评价该方法的有效性,基于一组基准程序和开源程序
随着科技的进步,新型复杂系统,例如人机物融合系统(human cyber-physical systems,简称hCPS),已与人类社会生活越来越密不可分.软件系统所处的信息空间与人们日常生活所处的物理空间日渐融合.物理空间内环境的复杂多变、时空数据的爆发增长以及难以预料的人类行为等不确定因素威胁着系统安全.由于系统安全需求的增长,系统的规模和复杂度随之增加所带来的一系列问题亟待解决.因此,在不确定性环境下,构造智能、安全的人机物融合系统已成为软件行业所面临的不可回避的挑战.环境不确定性使得人机物融合系统
自适应系统由于其能够自主地适应具有非确定性的部署环境,并持续地保持用户的满意度,受到了广泛的关注.然而,目前仍然存在未解决的挑战,例如如何在新的部署环境下,或者在开放且复杂的环境下,使得系统仍然能满足自适应性.因此,为自适应系统的设计引入了一个新的概念模型,受归因理论启发,该模型被设计成内归因和外归因两层结构.内归因层决定了内因如何影响自适应行为,这一层与部署环境解耦,可以独立设计且可以复用在不同的部署环境中.外归因层映射了外因与内因的关系,这一层在不同的部署环境中可以被替换.基于两层结构的实现框架,具有
目前自适应软件正在为众多领域系统提供着对运行环境的适应能力.如何建立一种能够保障识别质量的自适应分析方法,使之可从运行环境中快速且准确地识别出异常事件,是确保自适应软件长期稳定运行所必须考虑的研究问题之一.当前运行环境的不确定性给该问题的攻关带来两方面的挑战:其一,现有分析方法一般通过预先建立环境状态与事件之间的映射关系来识别事件.但在系统运行之前,已无法仅凭经验确定环境状态并建立全面且正确的映射关系.仅依赖映射关系建立分析方法的设计思路已无法保障识别的准确性.其二,不确定环境何时会发生何种事件已变得不可
随着技术的不断发展,软件系统的非确定性(uncertainty)不断增强,数据竞争是并发系统这一类典型的非确定性软件系统中常见的缺陷.尽管数据竞争静态检测近年来取得了巨大进展,但其面临的重要问题仍然存在.先前的静态技术要么以分析精度为代价达到高扩展性,要么由于高精度分析而导致可扩展性问题.提出一种解决上述矛盾的分段分析方法——GUARD.它首先基于程序值流进行轻量级上下文敏感的数据访问分析,以识别出候选的数据竞争子路径而非完整的程序路径.接下来,进行可能并行执行(may-happen-in-paralle