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[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于文檔的庫(kù)函數(shù)的代碼模型的自動(dòng)合成方法有效

專(zhuān)利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201611233727.X 申請(qǐng)日: 2016-12-28
公開(kāi)(公告)號(hào): CN106843849B 公開(kāi)(公告)日: 2020-04-14
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 翟娟;趙建華;黃建軍;馬仕青;張翔宇;譚琳;秦鋒 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: 南京大學(xué)
主分類(lèi)號(hào): G06F8/75 分類(lèi)號(hào): G06F8/75;G06F8/73;G06F11/36
代理公司: 南京知識(shí)律師事務(wù)所 32207 代理人: 張?zhí)K沛
地址: 210093 江*** 國(guó)省代碼: 江蘇;32
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 文檔 庫(kù)函數(shù) 代碼 模型 自動(dòng) 合成 方法
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種基于文檔的庫(kù)函數(shù)的代碼模型的自動(dòng)合成方法,其特征在于,包含步驟如下:

步驟一、獲取文檔中的有用信息;

步驟二、為自然語(yǔ)言句子生成語(yǔ)法樹(shù);

步驟三、變換語(yǔ)法樹(shù)生成多個(gè)語(yǔ)法樹(shù)的變體,每個(gè)變體表示不同的語(yǔ)義;

步驟四、在語(yǔ)法樹(shù)中識(shí)別出參數(shù)、程序結(jié)構(gòu)以及操作語(yǔ)義,生成候選的代碼模型;

步驟五、檢驗(yàn)候選模型,刪除與原始的類(lèi)庫(kù)具有不一致行為的候選模型;

所述步驟四中:

步驟4.1將語(yǔ)法樹(shù)中的樹(shù)節(jié)點(diǎn)和組成程序語(yǔ)句的變量、程序結(jié)構(gòu)以及操作語(yǔ)義進(jìn)行關(guān)聯(lián);

步驟4.2對(duì)關(guān)聯(lián)后的語(yǔ)法樹(shù)進(jìn)行分析,將語(yǔ)法樹(shù)翻譯成代碼片段;

步驟4.3將一個(gè)函數(shù)的文檔中所有句子對(duì)應(yīng)的代碼片段進(jìn)行組合生成函數(shù)的代碼模型;

步驟4.4將一個(gè)類(lèi)中所有函數(shù)的代碼模型組合生成類(lèi)的代碼模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動(dòng)合成方法,其特征在于:所依據(jù)的文檔信息包括包名、類(lèi)名、函數(shù)聲明、函數(shù)的行為描述、函數(shù)的返回值描述、函數(shù)拋出的異常信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動(dòng)合成方法,其特征在于:去除文檔中包含的冗余信息,并嘗試將不完整的信息補(bǔ)充完整。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動(dòng)合成方法,其特征在于:將語(yǔ)法樹(shù)中的部分樹(shù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行上移或者下推來(lái)生成語(yǔ)法樹(shù)的不同變體,每一個(gè)變體表示了一種可能的語(yǔ)義信息;通過(guò)這種方式來(lái)解決自然語(yǔ)言固有的模糊性。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動(dòng)合成方法,其特征在于,其中步驟五中:

步驟5.1對(duì)于任意的候選類(lèi)模型,首先對(duì)其進(jìn)行編譯并使用Randoop工具為其自動(dòng)生成單元測(cè)試用例,這些測(cè)試用例體現(xiàn)了候選類(lèi)模型的行為;

步驟5.2使用Junit在原始的JDK類(lèi)庫(kù)上運(yùn)行步驟5.1中生成的測(cè)試用例;如果有一個(gè)測(cè)試用例失敗,這就意味著候選的類(lèi)模型和原始的類(lèi)庫(kù)存在行為不一致,那么就將該候選類(lèi)模型舍棄;如果某個(gè)候選的類(lèi)模型的測(cè)試用例全部通過(guò),那么則認(rèn)為該候選是所期望的類(lèi)庫(kù)的代碼模型。

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