软件学报

作者：曹帅，牛菲菲，李传艺，陈俊洁，刘逵，葛季栋，骆斌

单位：曹帅，计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学), 江苏 南京 210093;南京大学 软件学院, 江苏 南京 21009311,牛菲菲，计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学), 江苏 南京 210093;南京大学 软件学院, 江苏 南京 21009302,李传艺，计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学), 江苏 南京 210093;南京大学 软件学院, 江苏 南京 21009303,陈俊洁，天津大学 智能与计算学部, 天津 30035004,刘逵，华为公司 软件工程应用技术实验室, 浙江 杭州 31000705,葛季栋，计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学), 江苏 南京 210093;南京大学 软件学院, 江苏 南京 21009306,骆斌，计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学), 江苏 南京 210093;南京大学 软件学院, 江苏 南京 21009307

关键词：深度学习;缺陷定位;信息检索;特征编码;代码表示

基金：国家重点研发计划(2022YFF0711404); 江苏省自然科学基金(BK20201250, BK20210279)

缺陷自动定位方法可以极大程度减轻开发人员调试和维护软件程序的负担. 基于信息检索的缺陷定位方法是广泛研究的缺陷自动定位方法之一, 并已取得了较好的成果. 随着深度学习的普及, 将深度学习应用于基于信息检索的缺陷定位成为近年来的研究趋势之一. 系统梳理和总结了52篇近年来将深度学习引入基于信息检索缺陷定位的工作. 首先, 总结该类缺陷定位的数据集和评价指标, 接着从不同粒度和可迁移性分析了该类技术的定位效果, 随后着重梳理了相关工作中信息编码表征方法和特征提取方法. 最后总结对比分析了各领域最先进的定位方法, 并展望了使用深度学习的基于信息检索的缺陷定位方法的未来发展方向.

来源：2025年第4期

《软件学报》期刊编辑部

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