基于上下文感知代码翻译和特征融合的软件缺陷定位方法

本发明公开了基于上下文感知代码翻译和特征融合的软件缺陷定位方法。本发明首先从缺陷报告和源文件中提取不同类型的信息检索特征，并且利用包含稠密块和过渡块的线性模型将信息检索的不同特征关联起来；然后构建源文件的浅层语义信息和缺陷报告匹配模块以及源文件的深层语义信息和缺陷报告匹配模块，将源文件的代码转化成的自然语言描述作为源文件的深层语义，利用深层语义和缺陷报告进行语义匹配，最后再构建融合模块将各模块的结果进行融合，得到最终的定位结果。本发明克服了现阶段缺陷定位技术中使用不充分的特征表征源文件的局限性，丰富了源文件的特征表达能力，帮助模型更好地理解源文件，从而提高缺陷定位最终预测的准确度。