[发明专利]信息处理程序、信息处理方法和信息处理装置

权利要求书

1.一种信息处理程序，其特征在于，使计算机执行如下处理：

根据定义了与程序对应的向量和与构成上述程序的多个子程序分别对应的向量之间的关系的学习数据，执行学习模型的学习，

在受理到作为分析对象的程序的情况下，将上述作为分析对象的程序输入到上述学习模型中，计算与上述作为分析对象的程序对应的多个子程序的向量。

2.根据权利要求1所述的信息处理程序，其特征在于，该信息处理程序还使计算机执行如下处理：

根据通过上述计算的处理计算出的多个子程序的向量与成为替代候选的多个替代子程序的向量的相似度，对可与构成上述作为分析对象的程序的子程序相替代的替代子程序进行分析。

3.根据权利要求1所述的信息处理程序，其特征在于，

上述分析对象的程序由组合了多个保留字、变量的信息来表示，该信息处理程序还使计算机执行如下处理：通过累计分配给上述多个保留字、变量的向量来计算上述作为分析对象的程序的向量。

4.一种信息处理程序，其特征在于，其执行如下处理：

根据定义了构成程序的多个子程序的向量与通用例程的向量之间的关系的学习数据，执行学习模型的学习，其中，该通用例程表示子程序的例程和替代子程序的例程中通用的例程，

在受理到分析对象的子程序的情况下，通过将上述分析对象的子程序的向量输入到上述学习模型中，计算与上述分析对象的子程序对应的通用例程的向量。

5.根据权利要求4所述的信息处理程序，其特征在于，该信息处理程序还使计算机执行如下处理：

基于上述子程序的向量与成为替代候选的多个替代子程序的向量之间的相似度，搜索与上述子程序的向量相似的替代子程序的向量，基于搜索到的替代子程序的向量、上述计算出的通用例程的向量，计算变更例程的向量，该变更例程表示上述子程序的例程与搜索到的替代子程序的例程之间不同的部分的例程。

6.一种信息处理方法，由计算机执行，该信息处理方法的特征在于，执行如下处理：

根据定义了与程序对应的向量和与构成上述程序的多个子程序分别对应的向量之间的关系的学习数据，执行学习模型的学习，

在受理到作为分析对象的程序的情况下，将上述作为分析对象的程序输入到上述学习模型中，计算与上述作为分析对象的程序对应的多个子程序的向量。

7.根据权利要求6所述的信息处理方法，其特征在于，该信息处理方法还使计算机执行如下处理：

根据通过上述计算的处理计算出的多个子程序的向量与成为替代候选的多个替代子程序的向量的相似度，对可与构成上述作为分析对象的程序的子程序相替代的替代子程序进行分析。

8.根据权利要求6所述的信息处理方法，其特征在于，

上述作为分析对象的程序由组合了多个保留字、变量的信息来表示，该信息处理方法还使计算机执行如下处理：通过累计分配给上述多个保留字、变量的向量来计算上述作为分析对象的程序的向量。

9.一种信息处理方法，由计算机执行，该信息处理方法的特征在于，执行如下处理：

根据定义了构成程序的多个子程序的向量与通用例程的向量之间的关系的学习数据，执行学习模型的学习，其中，该通用例程表示子程序的例程和替代子程序的例程中通用的例程，

在受理到分析对象的子程序的情况下，通过将上述分析对象的子程序的向量输入到上述学习模型中，计算与上述分析对象的子程序对应的通用例程的向量。

10.根据权利要求9所述的信息处理方法，其特征在于，该信息处理方法还使计算机执行如下处理：

基于上述子程序的向量与成为替代候选的多个替代子程序的向量之间的相似度，搜索与上述子程序的向量相似的替代子程序的向量，基于搜索到的替代子程序的向量、上述计算出的通用例程的向量，计算变更例程的向量，该变更例程表示上述子程序的例程与搜索到的替代子程序的例程之间不同的部分的例程。