利用段落向量改进现有代码审查辅助工具 CRUSO

代码审查是估计源代码缺陷性的有效方法之一。然而，现有方法依赖专家或效率低下。在本文中，我们改进了现有代码审查辅助工具——CRUSO 的性能（在速度与内存使用方面）。该方法的核心思想是通过利用各类 StackOverflow（SO）帖子中相似代码片段的缺陷性评分来估计输入源代码的缺陷性。我们论文的重要贡献为：i) SOpostsDB：一个包含 PVA 向量与 SO 帖子信息的数据集，ii) CRUSO-P：基于在 \emph{SOpostsDB} 上训练的 PVA 模型的代码审查辅助系统。对于给定的输入源代码，CRUSO-P 将其标记为 {可能含缺陷、可能无缺陷、不可预测}。为开发 CRUSO-P，我们处理了超过 300 万条 SO 帖子与 188200+ 个 GitHub 源文件。CRUSO-P 设计用于支持流行编程语言 {C、C#、Java、JavaScript 与 Python} 编写的源代码。CRUSO-P 以响应时间 97.82% 的提升与存储 99.15% 的缩减优于 CRUSO。CRUSO-P 在用 C 编程语言测试时取得最高的 99.6% 平均准确率分数，从而相较现有方法取得 5.6% 的提升。