融合注意力机制与孪生神经网络的更新日志主题学习模型
Changelog topic learning model with attention mechanism and siamese neural network
中国科学技术大学 计算机科学与技术学院, 合肥 230000
摘要
为进一步挖掘更新日志信息，提出了基于注意力机制的孪生双向LSTM网络模型，对更新日志进行分类以实现主题标注，并辅助定位代码缺陷位置。该模型提出了具有安全特色的分词工具实现日志预处理，借助双向LSTM网络学习更新日志语义信息，通过孪生神经网络解决更新日志自身存在的过拟合模式问题并高质量扩充数据集，提升泛化能力。针对多语句组成的更新日志进行序列化训练，通过注意力机制对语句影响性进行区分。针对缺陷修复类的部分日志基于LLVM工具进行改进，生成映射表进行日志内容搜索，定位源码中缺陷模块的位置。大量实验结果表明，所提模型分类效果具有强泛化能力，且较其他文本分类通用方法在准确率、F1值等指标提升近10%，具有理想的日志分类效果与主题学习效果。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(2018YFB2100300,2018YFB0803400)
国家自然科学基金资助项目(61972369,62102385)
安徽省自然科学基金资助项目(2108085QF262)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.07.0350
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 349-353,393
文章编号: 1001-3695(2023)02-005-0349-05
发布历史
[2022-10-18] 优先出版
[2023-02-05] 印刷出版
引用本文
张鑫, 黄文超, 熊焰. 融合注意力机制与孪生神经网络的更新日志主题学习模型 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (2): 349-353,393. (Zhang Xin, Huang Wenchao, Xiong Yan. Changelog topic learning model with attention mechanism and siamese neural network [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (2): 349-353,393. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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