A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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A Deep Neural Network-Based Approach to Finding Similar Code Segments Uma abordagem baseada em redes neurais profundas para encontrar segmentos de código semelhantes

Dong Kwan KIM

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Resumo:

Este artigo apresenta um modelo de arquitetura Siamesa com duas Redes Neurais Convolucionais (CNNs) idênticas para identificar clones de código; dois fragmentos de código são representados como árvores de sintaxe abstrata (ASTs), sub-redes baseadas em CNN extraem vetores de recursos dos ASTs de fragmentos de código pareados e a camada de saída produz o quão semelhantes ou diferentes eles são. Resultados experimentais demonstram que a extração de recursos baseada em CNN é eficaz na detecção de clones de código em níveis de código-fonte ou bytecode.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.4 pp.874-878
Data de publicação
2020/04/01
Publicitada
2020/01/17
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDL8195
Tipo de Manuscrito
LETTER
Categoria
Engenharia de Software

autores

Dong Kwan KIM
  Mokpo National Maritime University

Palavra-chave