一种文本代码相结合的缺陷原因自动分类方法

摘要

本发明公开了一种文本代码相结合的缺陷原因自动分类方法，包括以下步骤：首先提取缺陷报告中的文本内容及附录中的patch文件，之后进行数据清洗形成缺陷数据集；选取状态为VERIFIED FIXED且附有patch文件的缺陷，构建待分类缺陷集；抽取待分类缺陷集中缺陷的文本内容并进行自然语言处理，之后对其进行类别标注，构建缺陷原因分类集；从patch文件中抽取缺陷修复前、后的diff代码，获取缺陷修复中修改的diff代码对应的缺陷修改结构类别；利用深度学习方法对缺陷原因分类集进行训练，获取缺陷原因自动分类器。本发明通过深度学习模型挖掘缺陷报告的语义信息和diff结构特征，能准确预测缺陷的原因类别，明确发生缺陷的可疑代码结构，从而更准确的引导后续的缺陷定位和缺陷修复。