作者：张峰逸; 彭鑫; 陈驰; 赵文耘代码分析深度学习表征学习
摘要：随着现代软件规模的不断增大,程序员面临着与日俱增的开发与维护负担,一种辅助他们完成开发流程的工具成为了迫切需求。基于深度学习的代码分析技术从分析代码性质入手,致力于辅助程序员生成或理解代码,成为了软件工程近期研究的热点。总结近期软件工程和人工智能领域中基于深度学习的代码分析研究。论述其一般的技术流程,并从代码表征方法、模型选择以及应用场景三个方面对现有工作进行分类,体现了不同工作的技术特点与设计思路。通过对现有工作的总结整理,认为深度学习在代码分析中的应用还处于初级阶段,既体现了其性能的优越性,又存在着诸如抽象问题描述、数据标注和领域知识理解等问题。在未来的研究中,可能产生突破性进展的发展方向包括建立可标注数据集、设计合理的评判体系以及与知识图谱等新型人工智能技术相结合等。
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