一种面向多源数据的软件缺陷表示学习方法

摘要

本发明涉及一种面向多源数据的软件缺陷表示学习方法。本发明对多源数据处理并形成缺陷数据集，从中选取训练集、测试集，选用word2vec对缺陷数据集进行词向量学习后经过聚类得到相似词及相似度并作为命名实体识别技术的特征输入，经过领域命名实体识别，选择出现最多的为关键命名实体，采用实体共现分析技术对关键命名实体进行共现分析，缺陷描述由词的组合转换为共现实体对和分布实体的集合，实现软件缺陷表示，最终将缺陷描述表示成一个特征向量。本发明克服了没有就软件缺陷本身的结构特征进行分析的缺陷。本发明利用词向量技术处理文本，结合多源数据，提取软件缺陷命名实体，分析共现实体对，从知识的角度对软件缺陷进行表示。