[发明专利]用于动态类型语言的代码审查辅助的方法、系统、制品、和设备在审

专利信息
申请号: 202010201140.0 申请日: 2020-03-20
公开(公告)号: CN112148585A 公开(公告)日: 2020-12-29
发明(设计)人: M·卡兰扎;M·阿戈斯坦姆;J·高茨克里奇;A·海内克;C·马丁内斯-斯佩索特;M·拉米雷斯洛伊扎;M·M·U·阿拉姆;S·周 申请(专利权)人: 英特尔公司
主分类号: G06F11/36 分类号: G06F11/36;G06N3/04
代理公司: 上海专利商标事务所有限公司 31100 代理人: 黄嵩泉;何焜
地址: 美国加利*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 用于 动态 类型 语言 代码 审查 辅助 方法 系统 制品 设备
【权利要求书】:

1.一种用于分析代码段的设备,所述设备包括:

函数标识器,所述函数标识器用于标识所述代码段中包括的第一函数调用的第一输入;

参数类型向量(PTV)估计器模型,所述参数类型向量(PTV)估计器模型用于基于所述第一输入来估计第一数据结构,所述PTV估计器模型经由所审查的代码的集合生成;

PTV确定器,所述PTV确定器用于基于所述第一输入的数据参数类型来生成第二数据结构;

误差比较器,所述误差比较器用于基于所述第一数据结构和所述第二数据结构来确定第一重构误差;以及

推荐生成器,所述推荐生成器用于在所述第一重构误差不满足推荐阈值时,生成用于审查所述第一函数调用的第一推荐。

2.如权利要求1所述的设备,其特征在于,

所述函数标识器用于标识所述代码段中包括的第二函数调用的第二输入,在所述代码段中所述第二函数调用在所述第一函数调用之后;

所述PTV估计器模型用于基于所述第一输入和所述第二输入来估计第三数据结构;

所述PTV确定器用于基于所述第二输入的所述数据参数类型来计算第四数据结构;

所述误差比较器用于基于所述第三数据结构和所述第四数据结构来确定第二重构误差;并且

所述推荐生成器用于在所述第二重构误差不满足第二推荐阈值时,生成用于审查所述第二函数调用的第二推荐。

3.如权利要求2所述的设备,其特征在于,所述PTV估计器模型用于基于所述第二输入来估计所述第一数据结构。

4.如权利要求1所述的设备,其特征在于,所述PTV估计器模型是编码器-解码器LSTM。

5.如权利要求1所述的设备,其特征在于,所述PTV确定器包括:

文字参数类型估计器,所述文字参数类型估计器用于确定与所述第一输入相关联的文字类型;

变量类型静态分析器,所述变量类型静态分析器用于通过分析与所述代码段相关联的日志文件来确定与所述第一输入相关联的基元类型;以及

串接器,所述串接器用于基于所确定的文字类型或所述基元类型中的至少一方来生成所述第一数据结构。

6.如权利要求1所述的设备,其特征在于,所述误差比较器用于基于所述第一数据结构与所述第二数据结构之间的欧几里德距离来确定所述第一重构误差。

7.如权利要求1所述的设备,其特征在于,所审查的代码的集合从在线储存库中查询并规范化。

8.一种用于分析代码段的方法,所述方法包括:

通过利用至少一个处理器执行指令来标识所述代码段中包括的第一函数调用的第一输入;

通过利用所述至少一个处理器执行指令,来经由神经网络、基于所述第一输入来估计第一数据结构,所述神经网络经由所审查的代码的集合来生成;

通过利用所述至少一个处理器执行指令来基于所述第一输入的数据参数类型来生成第二数据结构;

通过利用所述至少一个处理器执行指令来基于所述第一数据结构和所述第二数据结构来确定第一重构误差;以及

通过利用所述至少一个处理器执行指令来在所述第一重构误差不满足推荐阈值时,生成用于审查所述第一函数调用的第一推荐。

9.如权利要求8所述的方法,所述方法进一步包括:

标识所述代码段中包括的第二函数调用的第二输入,在所述代码段中所述第二函数调用在所述第一函数调用之后;

经由所述神经网络、基于所述第一输入和所述第二输入来估计第三数据结构;

基于所述第二输入的所述数据参数类型来计算第四数据结构;

基于所述第三数据结构和所述第四数据结构来确定第二重构误差;以及

在所述第二重构误差不满足推荐阈值时,生成用于审查所述第二函数调用的第二推荐。

10.如权利要求9所述的方法,其特征在于,经由所述神经网络、基于所述第二输入来估计所述第一数据结构。

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