陳功

（四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，成都 610065）

0 引言

隨著軟件技術(shù)的迅速發(fā)展，軟件倉庫的規(guī)模變得越來越龐大，軟件倉庫中大量的軟件工件為軟件開發(fā)人員從中挖掘出有用的信息，并應(yīng)用于軟件工程活動提供了可能。軟件倉庫中的源程序就是軟件工程的重要研究對象之一。為了有效地挖掘出程序中隱含的信息，關(guān)鍵在于找到一種合適的程序的中間表示方法。

為了解決軟件工程中的實(shí)際問題，國內(nèi)外研究者們對于程序的表示方法也進(jìn)行了許多嘗試。2006年Koschke[1]在研究中使用基于抽象語法樹的方法來進(jìn)行代碼克隆檢測。2013年Wu[2]等人采用基于程序依賴圖的方法來分析程序中的克隆。2015年White[3]等人將循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于程序語言中，獲取token的詞向量表示，并應(yīng)用于代碼推薦系統(tǒng)中。

深度學(xué)習(xí)[4]作為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一，在自然語言處理、語音識別以及圖像處理等領(lǐng)域都取得了突破性的進(jìn)展。近年來，軟件工程領(lǐng)域的研究者們也開始嘗試將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于軟件工件中[5-6]。本文利用深度學(xué)習(xí)自動提取特征的特點(diǎn)，提出了一種基于功能的程序表示方法，得到可以反映程序特征的矩陣表示。

1 算法思想

我們的核心問題是將程序在一個固定維度的實(shí)數(shù)值空間表示出來，進(jìn)而才可以將其作為典型的有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的輸入。盡管程序可能包含了很多特征，如代碼風(fēng)格、時空間復(fù)雜度等，在這里我們將首要關(guān)注程序最基本的方面——功能。給定一個程序A，以及它的前置條件P，我們希望能夠通過學(xué)習(xí)A的特征從而預(yù)測當(dāng)P成立時，運(yùn)行A得到的結(jié)果，即程序A的后置條件Q。一般地，我們將P和Q表示成一個實(shí)值向量，該向量包含了程序在某個特定時刻的狀態(tài)（即程序中變量的值），這里的（P,A,Q）被稱為霍爾三元組。我們提出以霍爾三元組集合作為深度網(wǎng)絡(luò)的輸入來學(xué)習(xí)程序的特征，采用的主要方法是同時找到程序的狀態(tài)和程序在特征空間的對應(yīng)的點(diǎn)，在這個空間上，程序可以視作是程序的前置條件到后置條件的一個線性映射。

更具體地說，給定一個三元組（P，A，Q），如果fP和fQ分別是前置條件P和后置條件Q的m維的特征表示，那么它們的關(guān)系可以通過等式1聯(lián)系起來：

于是，我們得到了一個m維的矩陣MA作為程序A的特征表示，我們希望通過學(xué)習(xí)得到的P，Q到特征空間f的映射以及fP到fQ的線性映射MA具備較好的泛化能力，即對于給定的程序A以及前置條件P，可以預(yù)測其后置條件Q。

2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

本文方法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1

我們的網(wǎng)絡(luò)總體上可以分為四層，輸入層、輸出層以及兩個隱含層，輸入層到第一個隱含層對應(yīng)圖中的編碼器（Encoder），第二個隱含層到輸出層對應(yīng)圖中的解碼器（Decoder），分別完成了程序的前置條件P和后置條件Q到特征空間f的映射，隱含層之間的權(quán)重系數(shù)就是程序特征的矩陣表示。對于給定的程序A，我們多次記錄程序中變量的值以及運(yùn)行之后的值，得到大量的三元組（P,A,Q），以此作為數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練我們的模型。

3 模型訓(xùn)練

假設(shè)提取到的程序的前置條件P和后置條件Q均是d維的向量，利用自編碼器思想，我們建立一個從前置條件P到m維的特征表示fP的非線性映射，這種映射被稱為編碼器。如傳統(tǒng)的自編碼網(wǎng)絡(luò)一樣，我們使用如下的非線性特征映射：

式中的We∈Rm×d,be∈Rm，Φ是一種非線性函數(shù)。之后，同傳統(tǒng)的自編碼器做法一樣，我們可利用fP重構(gòu)出原始的輸入P：

式中的Wd∈Rd×m,bd∈Rd，ψ是一種非線性函數(shù)。到這一步，我們可以利用等式（1）得到后置條件Q在特征空間的表示fQ，進(jìn)而重構(gòu)出由模型得到的后置條件Q：

為了訓(xùn)練模型中的參數(shù)，我們建立這樣一個損失函數(shù)L()

θ：

該損失函數(shù)由三個部分組成，其中l(wèi)pred表示了在給定前置條件的情況，我們預(yù)測出程序的后置條件的準(zhǔn)確程度，lauto反映了我們的自編碼器將輸入P編碼再解碼后重構(gòu)得到的P?與原始輸入P之間的誤差，R是正則項(xiàng)，λ是正則化參數(shù)。我們的訓(xùn)練目標(biāo)就是使得取得最小值。

4 結(jié)語

本文介紹了一種基于功能的程序的表示方法。該方法從程序的功能出發(fā)，通過收集運(yùn)行程序得到的霍爾三元組（P，A，Q）作為深度網(wǎng)絡(luò)的輸入，經(jīng)過訓(xùn)練同時得到程序的前置條件和后置條件在新特征空間的表示，使得程序的執(zhí)行可以視作一個線性的映射過程。同時我們還獲得了程序的矩陣表示，該矩陣可以應(yīng)用于很多的軟件工程任務(wù)中，如代碼克隆檢測、代碼自動評分、測試用例自動生成等。該方法同其他方法相比最大的優(yōu)勢在于利用深度網(wǎng)絡(luò)自動提取程序的特征。在下一步的研究工作中，我們將從實(shí)際的軟件工程任務(wù)出發(fā)，來驗(yàn)證該方法的有效性。

參考文獻(xiàn)：

[1]Koschke R,Falke R,Frenzel P.Clone Detection Using Abstract Syntax Suffix Trees[C].Reverse Engineering,2006.Wcre'06.Working Conference on.IEEE,2006:253-262.

[2]吳軍華,王佳利.基于依賴圖的程序克隆分析及近似解求解方法[J].南京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自科版),2013,35(5):52-56.

[3]White M,Vendome C,Linares M,Poshyvanyk D.Toward Deep Learning Software Repositories.MSR'15.

[4]Bengio Y,Courville A,Vincent P.Unsupervised Feature Learning and Deep Learning:A Review and New Perspectives[J]，2012.

[5]Hindle A,Barr E T,Su Z,et al.On the Naturalness of Software[J].Communications of the Acm,2016,59(5):122-131.

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