基于預訓練模型與BiLSTM-CNN的多標簽代碼壞味檢測方法

打開文本圖片集

摘 要：為了提高多標簽代碼壞味檢測的準確率，提出一種基于預訓練模型與BiLSTM-CNN的多標簽代碼壞味檢測方法DMSmell（deep multi-smell）。首先，利用靜態(tài)分析工具獲取源代碼中的文本信息和結(jié)構(gòu)度量信息，并采用2種檢測規(guī)則對代碼壞味實例進行標記；其次，利用CodeBERT預訓練模型生成文本信息對應的詞向量，并分別采用BiLSTM和CNN對詞向量和結(jié)構(gòu)度量信息進行深度特征提??；最后，結(jié)合注意力機制和多層感知機，完成多標簽代碼壞味的檢測，并對DMSmell方法進行了性能評估。（剩余12339字）