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SAVE: 软件分析验证和测试平台
一个长期困扰软件分析研究人员的现实问题是缺乏统一的测试框架和测试用例集。本文将介绍面向软件分析工具的新型CI生态系统SAVE (Software Analysis Verification and Evaluation)。SAVE的目的是提供一个统一的软件分析验证和测试平台，为验证和对比软件分析工具提供方便。
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2022-06-22 08:50:04
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基于信息检索和深度学习结合的单元测试用例断言自动生成
单元测试用例的断言用来判断程序是否存在bug。现有的测试用例生成工具根据程序的实现生成断言，然而断言往往跟需求相关，因此现有的工具生成的断言很难针对当前版本找到逻辑类型的bug，只能找到crash类型的bug。为了更好地生成断言，基于深度学习的方法ATLAS，根据源代码和测试输入来生成断言，然而其效果却很受限。本文提出基于信息检索和深度学习结合的方法来生成测试断言，实验结果证明了我们方法的有效性。
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2022-05-25 10:20:15
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语义级代码克隆检测数据集的评估与改进
应用深度学习来检测语义代码克隆受到了研究界的广泛关注。但是，目前没有研究调查是否正确使用诸如BigCloneBench 的基准数据集来评估用于检测语义代码克隆的模型。本文提出了一种设计不合理的线性模型，却能够在BigCloneBench上实现高效的语义克隆检测。为了缓解这些问题，本文构造了一个名为AbsBigCloneBench的基准集，能够更好地评估深度学习模型在检测语义克隆任务中的有效性。
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2022-02-10 10:07:10
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