PLEASE行级缺陷预测模型

通过前序行感知与双注意力行间语义融合，生成更具区分度的代码行嵌入，解决行间上下文缺失导致的语义歧义，实现细粒度缺陷定位。

朱小柯 · Tao, Zhang · 陈小潘 · 李志强 · 荆晓远

Information and Software Technology 2026

技术优势

融合多源语义

DAIF模块通过自注意力捕捉细粒度依赖，交叉注意力整合多源语义，增强行间表示。

应用场景

• 代码缺陷定位：提供行级缺陷风险评分，精准定位潜在缺陷，减少测试资源浪费。
• 软件质量保障工具：作为质量保障工具集成到开发流程，自动标记高风险代码行。
• 智能开发环境集成：嵌入IDE，在编码时实时提示缺陷风险，辅助开发者提前修改。