一种基于CodeBert和空间结构的代码缺陷预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明提供了一种基于CodeBert和空间结构的代码缺陷预测方法，属于计算机技术领域。解决了缺陷预测模型中代码特征提取部分缺乏代码空间结构，使得模型获得更多的代码特征信息的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：从issues中收集数据集并进行预处理操作；S2：进行关键特征提取和降维；S3：通过最短路径长度表示代码空间结构信息；S4：构建bi‑LSTM/LSTM神经网络模型；S5：构建Aast输入神经网络模型；S6：得到预测结果。本发明的有益效果为：本发明从源代码中提取更加丰富的代码语义及结构特征，从而提高缺陷预测的质量和可靠性。

《一种基于CodeBert和空间结构的代码缺陷预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022108494131，当前法律状态为已下证，由南通大学提出申请，发明人为鞠小林;沈逸恒;沈昊;陈翔，申请日期为2022-07-19，公开（公告）日期为2025-06-13，国际专利分类号（IPC）为 G06F 11/07 (2006.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供了一种基于CodeBert和空间结构的代码缺陷预测方法，属于计算机技术领域。解决了缺陷预测模型中代码特征提取部分缺乏代码空间结构，使得模型获得更多的代码特征信息的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：从issues中收集数据集并进行预处理操作；S2：进行关键特征提取和降维；S3：通过最短路径长度表示代码空间结构信息；S4：构建bi‑LSTM/LSTM神经网络模型；S5：构建Aast输入神经网络模型；S6：得到预测结果。本发明的有益效果为：本发明从源代码中提取更加丰富的代码语义及结构特征，从而提高缺陷预测的质量和可靠性。

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