一种基于对比学习和特征融合的及时缺陷预测方法

本发明提供了一种基于对比学习和特征融合的及时缺陷预测方法，属于计算机技术领域，解决了预训练模型不能充分区分相似代码和捕捉内容上下文的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：对数据集进行预处理和切分；S2：利用CodeBERT提取代码的语义特征；S3：将对比学习应用到语义特征提取中；S4：计算正样本和负样本的对比损失值，得到总的对比损失；S5：在特征融合阶段，将语义特征和专家特征融合，并调整模型全连接层和激活函数来优化模型架构。S6：使用训练好的模型在测试集上进行及时缺陷预测。本发明的有益效果为：提高及时缺陷预测的准确性和可靠性。