检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2024年第4期35卷 1618-1650页

作者：陈奕宇霍静丁天雨高阳南京大学计算机科学与技术系江苏南京210043 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210043 Applied Sciences Group MicrosoftRedmondWA 98034USA

近年来,深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)已经在诸多序贯决策任务中取得瞩目成功,但当前,深度强化学习的成功很大程度依赖于海量的学习数据与计算资源,低劣的样本效率和策略通用性是制约其进一步发展的关键因素.元强化学... 详细信息

近年来,深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)已经在诸多序贯决策任务中取得瞩目成功,但当前,深度强化学习的成功很大程度依赖于海量的学习数据与计算资源,低劣的样本效率和策略通用性是制约其进一步发展的关键因素.元强化学习(meta-reinforcementlearning,Meta-RL)致力于以更小的样本量适应更广泛的任务,其研究有望缓解上述限制从而推进强化学习领域发展.以元强化学习工作的研究对象与适用场景为脉络,对元强化学习领域的研究进展进行了全面梳理:首先,对深度强化学习、元学习背景做基本介绍;然后,对元强化学习作形式化定义及常见的场景设置总结,并从元强化学习研究成果的适用范围角度展开介绍元强化学习的现有研究进展;最后,分析了元强化学习领域的研究挑战与发展前景.

关键词：元强化学习强化学习深度强化学习元学习

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面向对象软件度量阈值的确定方法:问题、进展与挑战

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软件学报 2023年第1期34卷 50-102页

作者：梅元清郭肇强周慧聪李言辉陈林卢红敏周毓明计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

面向对象软件度量是理解和保证面向对象软件质量的重要手段之一.通过将面向对象软件的度量值与其阈值比较,可简单直观评价其是否有可能包含缺陷.确定度量阈值方法主要有基于数据分布特征的无监督学习方法和基于缺陷相关性的有监督学习方... 详细信息

面向对象软件度量是理解和保证面向对象软件质量的重要手段之一.通过将面向对象软件的度量值与其阈值比较,可简单直观评价其是否有可能包含缺陷.确定度量阈值方法主要有基于数据分布特征的无监督学习方法和基于缺陷相关性的有监督学习方法.两类方法各有利弊:无监督学习方法无需标签信息而易于实现,但所得阈值的缺陷预测性能通常较差;有监督学习方法通过机器学习算法提升所得阈值的缺陷预测性能,但标签信息在实际过程中不易获得且度量与缺陷链接技术复杂.近年来,两类方法的研究者不断探索并取得较大进展.同时,面向对象软件度量阈值确定方法研究仍存在一些亟待解决的挑战.对近年来国内外学者在该领域的研究成果进行系统性的总结.首先,阐述面向对象软件度量阈值确定方法的研究问题.其次,分别从无监督学习方法和有监督学习方法总结相关研究进展,并梳理具体的理论和实现的技术路径.然后,简要介绍面向对象软件度量阈值的其他相关技术.最后,总结当前该领域研究过程面临的挑战并给出建议的研究方向.

关键词：面向对象软件度量阈值缺陷预测

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版本失配和数据泄露对基于缺陷报告的缺陷定位模型的影响

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软件学报 2023年第5期34卷 2196-2217页

作者：周慧聪郭肇强梅元清李言辉陈林周毓明计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210093 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

为了降低缺陷定位过程中的人力成本,研究者们在缺陷报告的基础上提出了许多基于信息检索的缺陷定位模型,包括使用传统特征和使用深度学习特征进行建模的定位模型.在评价不同缺陷定位模型时设计的实验中,现有研究大多忽视了缺陷报告所属... 详细信息

为了降低缺陷定位过程中的人力成本,研究者们在缺陷报告的基础上提出了许多基于信息检索的缺陷定位模型,包括使用传统特征和使用深度学习特征进行建模的定位模型.在评价不同缺陷定位模型时设计的实验中,现有研究大多忽视了缺陷报告所属的版本与目标源代码的版本之间存在的“版本失配”问题或/和在训练和测试模型时缺陷报告的时间顺序所引发的“数据泄露”问题.致力于报告现有模型在更加真实的应用场景下的性能表现,并分析版本失配和数据泄露问题对评估各模型真实性能产生的影响.选取6个使用传统特征的定位模型(BugLocator、BRTracer、BLUiR、AmaLgam、BLIA、Locus)和1个使用深度学习特征的定位模型(CodeBERT)作为研究对象.在5个不同实验设置下基于8个开源项目进行系统性的实证分析.首先,CodeBERT模型直接应用于缺陷定位效果并不理想,其定位的准确率依赖于目标项目的版本数目和源代码规模.其次,版本匹配设置下使用传统特征的定位模型在平均准确率均值(MAP)、平均序位倒数均值(MRR)两个指标上比版本失配实验设置下最高可以提高47.2%和46.0%,CodeBERT模型的效果也受到数据泄露和版本匹配的双重影响.使用传统特征的缺陷定位模型的性能被低估,而使用深度学习特征的CodeBERT模型在应用于缺陷定位任务时还需要更多的探索和验证.

关键词：缺陷定位缺陷报告版本失配数据泄露信息检索

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面向深度学习的图像数据增强综述

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软件学报 2025年第3期36卷 1390-1412页

作者：杨锁荣杨洪朝申富饶赵健计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 南京大学人工智能学院江苏南京210023 南京大学电子科学与工程学院江苏南京210023

深度学习已经在许多计算机视觉任务中取得了显著的成果.然而,深度神经网络通常需要大量的训练数据以避免过拟合,但实际应用中标记数据可能非常有限.因此,数据增强已成为提高训练数据充分性和多样性的有效方法,也是深度学习模型成功应用... 详细信息

深度学习已经在许多计算机视觉任务中取得了显著的成果.然而,深度神经网络通常需要大量的训练数据以避免过拟合,但实际应用中标记数据可能非常有限.因此,数据增强已成为提高训练数据充分性和多样性的有效方法,也是深度学习模型成功应用于图像数据的必要环节.系统地回顾不同的图像数据增强方法,并提出一个新的分类方法,为研究图像数据增强提供了新的视角.从不同的类别出发介绍各类数据增强方法的优势和局限性,并阐述各类方法的解决思路和应用价值.此外,还介绍语义分割、图像分类和目标检测这3种典型计算机视觉任务中常用的公共数据集和性能评价指标,并在这3个任务上对数据增强方法进行实验对比分析.最后,讨论当前数据增强所面临的挑战和未来的发展趋势.

关键词：深度学习图像数据增强图像识别泛化性能计算机视觉

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软件缺陷预测模型间的比较实验:问题、进展与挑战

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软件学报 2023年第2期34卷 582-624页

作者：刘旭同郭肇强刘释然张鹏卢红敏周毓明计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

近年来,研究者提出了大量的软件缺陷预测模型,新模型往往通过与过往模型进行比较实验来表明其有效性.然而,研究者在设计新旧模型间的比较实验时并没有达成共识,不同的工作往往采用不完全一致的比较实验设置,这可能致使在对比模型时得到... 详细信息

近年来,研究者提出了大量的软件缺陷预测模型,新模型往往通过与过往模型进行比较实验来表明其有效性.然而,研究者在设计新旧模型间的比较实验时并没有达成共识,不同的工作往往采用不完全一致的比较实验设置,这可能致使在对比模型时得到误导性结论,最终错失提升缺陷预测能力的机会.对近年来国内外学者所做的缺陷预测模型间的比较实验进行系统性的总结:首先,阐述缺陷预测模型间的比较实验的研究问题;然后,分别从缺陷数据集、数据集划分、基线模型、性能指标、分类阈值这5个方面对现有的比较实验进行总结;最后,指出目前在进行缺陷预测模型间比较实验时面临的挑战,并给出建议的研究方向.

关键词：缺陷预测比较实验软件维护质量保障

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基于核外计算的Datalog引擎设计与实现

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软件学报 2023年第8期34卷 3587-3604页

作者：张奕裕王归航左志强李宣东南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

随着新兴技术的迅速发展,领域软件对开发效率提出了新的要求.Datalog语言作为一门具有简洁语法和良好语义的声明式编程语言,能帮助开发人员快速开发和解决问题,近年来越来越受到重视与欢迎.但解决真实场景问题时,现有的单机Datalog引擎... 详细信息

随着新兴技术的迅速发展,领域软件对开发效率提出了新的要求.Datalog语言作为一门具有简洁语法和良好语义的声明式编程语言,能帮助开发人员快速开发和解决问题,近年来越来越受到重视与欢迎.但解决真实场景问题时,现有的单机Datalog引擎计算规模往往受限于内存容量大小,不具有可扩展性.为解决上述问题,设计并实现基于核外计算的Datalog引擎.方法首先设计一系列计算Datalog程序所需的支持核外计算的操作算子,然后将Datalog程序转换合成带核外计算算子的C++程序,接着方法设计基于Hash的分区策略和基于搜索树剪枝的最少置换调度策略,将相应的分区文件调度执行计算并得到最终结果.基于该方法,实现原型工具DDL(disk-based Datalog engine),并选取广泛应用的真实Datalog程序,在合成数据集以及真实数据集上进行实验,实验结果体现了DDL良好性能以及高可扩展性.

关键词： Datalog引擎核外计算操作算子分区策略调度策略

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深度指导的无监督领域自适应语义分割

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第1期36卷 133-141页

作者：卢加文史金龙诸皓伟孙蕴瀚成志刚江苏科技大学计算机学院镇江2120002 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046 浙江大学软件学院杭州310058

为了提高语义分割精度,解决模型在不同数据域上泛化性差的问题,提出基于深度信息的无监督领域自适应语义分割方法.首先,深度感知自适应框架通过捕捉深度信息和语义信息的内在联系,减小不同域之间的差异;然后,设计了一个轻量级深度估计... 详细信息

为了提高语义分割精度,解决模型在不同数据域上泛化性差的问题,提出基于深度信息的无监督领域自适应语义分割方法.首先,深度感知自适应框架通过捕捉深度信息和语义信息的内在联系,减小不同域之间的差异;然后,设计了一个轻量级深度估计网络来提供深度信息,通过跨任务交互策略融合深度和语义信息,并在深度感知空间对齐源域和目标域的分布差距;最后,提出基于深度信息的域内自适应策略弥合目标域内部的分布差异,将目标域分为子源域和子目标域,并缩小子源域和子目标域分布差距.实验结果表明,所提方法在SYNTHIA-2-Cityscapes和SYNTHIA-2-Mapillary跨域任务上的平均交并比分别为46.7%和73.3%,与同类方法相比,该方法在语义分割和深度估计精度上均有显著提升.

关键词：无监督领域自适应语义分割多任务学习深度估计

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深度学习在基于信息检索的缺陷定位中的应用综述

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软件学报 2025年第4期36卷 1530-1556页

作者：曹帅牛菲菲李传艺陈俊洁刘逵葛季栋骆斌计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210093 南京大学软件学院江苏南京210093 天津大学智能与计算学部天津300350 华为公司软件工程应用技术实验室浙江杭州310007

缺陷自动定位方法可以极大程度减轻开发人员调试和维护软件程序的负担.基于信息检索的缺陷定位方法是广泛研究的缺陷自动定位方法之一,并已取得了较好的成果.随着深度学习的普及,将深度学习应用于基于信息检索的缺陷定位成为近年来的研... 详细信息

缺陷自动定位方法可以极大程度减轻开发人员调试和维护软件程序的负担.基于信息检索的缺陷定位方法是广泛研究的缺陷自动定位方法之一,并已取得了较好的成果.随着深度学习的普及,将深度学习应用于基于信息检索的缺陷定位成为近年来的研究趋势之一.系统梳理和总结了52篇近年来将深度学习引入基于信息检索缺陷定位的工作.首先,总结该类缺陷定位的数据集和评价指标,接着从不同粒度和可迁移性分析了该类技术的定位效果,随后着重梳理了相关工作中信息编码表征方法和特征提取方法.最后总结对比分析了各领域最先进的定位方法,并展望了使用深度学习的基于信息检索的缺陷定位方法的未来发展方向.

关键词：深度学习缺陷定位信息检索特征编码代码表示

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多粒度单元格对比的文本和表格数值问答模型

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软件学报 2025年第5期36卷 2167-2187页

作者：琚江舟毛云麟吴震陈宇飞戴新宇陈家骏计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

在文本和表格的数值问答任务中,模型需要在给定的文本和表格下进行数值推理.任务目标是生成一个包含多步数值计算的计算程序,并将计算程序结果作为问题的答案.为了建模文本和表格,当前工作通过模板将表格线性化为一系列单元格句子,再基... 详细信息

在文本和表格的数值问答任务中,模型需要在给定的文本和表格下进行数值推理.任务目标是生成一个包含多步数值计算的计算程序,并将计算程序结果作为问题的答案.为了建模文本和表格,当前工作通过模板将表格线性化为一系列单元格句子,再基于文本和单元格句子设计生成器以产生计算程序.然而,这种方法面临一个特定问题:由模板生成的单元格句子间差异微小,生成器难以区分回答问题所必需的单元格句子(支撑单元格句子)和回答问题无关的单元格句子(干扰单元格句子),最终导致模型基于干扰单元格句子生成错误的计算程序.为了解决这个问题,在生成器上设计一个多粒度单元格语义对比方法,其主要目的是增加支撑单元格句子和干扰单元格句子表示距离,进而帮助生成器区分它们.这个方法由粗粒度单元格语义对比和细粒度单元格语义构成元素对比(包括行名对比,列名对比及单元格数值对比)共同构成.实验结果验证所提出的多粒度单元格语义对比方法可以使生成器在FinQA和MultiHiertt数值推理数据集上取得优于基准模型的表现.在FinQA数据集上,多粒度单元格语义对比方法上最高可以提升答案正确率达到3.38%;特别地,在更为困难的层次化表格数据集MultiHiertt中,该方法使生成器的正确率显著提高了7.8%.同大语言模型GPT-3结合思维链相比,基于多粒度单元格语义对比的生成器性能在FinQA和MultiHiertt上分别表现出5.44%和1.69%的答案正确率提升.后续分析实验进一步验证多粒度单元格语义对比方法有助于生成器区分支撑单元格句子和干扰单元格句子.

关键词：表格和文本学习数值问答模型多粒度对比学习

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深度代码模型安全综述

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软件学报 2025年第4期36卷 1461-1488页

作者：孙伟松陈宇琛赵梓含陈宏葛一飞韩廷旭黄胜寒李佳讯房春荣陈振宇计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210093 南京大学软件学院江苏南京210093 苏州大学数学科学学院江苏苏州215006

随着深度学习技术在计算机视觉与自然语言处理等领域取得巨大成功,软件工程研究者开始尝试将其引入到软件工程任务求解当中.已有研究结果显示,深度学习技术在各种代码相关任务(例如代码检索与代码摘要)上具有传统方法与机器学习方法无... 详细信息

随着深度学习技术在计算机视觉与自然语言处理等领域取得巨大成功,软件工程研究者开始尝试将其引入到软件工程任务求解当中.已有研究结果显示,深度学习技术在各种代码相关任务(例如代码检索与代码摘要)上具有传统方法与机器学习方法无法比拟的优势.这些面向代码相关任务训练的深度学习模型统称为深度代码模型.然而,由于神经网络的脆弱性和不可解释性,与自然语言处理模型与图像处理模型一样,深度代码模型安全也面临众多挑战,已经成为软件工程领域的焦点.近年来,研究者提出了众多针对深度代码模型的攻击与防御方法.然而,目前仍缺乏对深度代码模型安全研究的系统性综述,不利于后续研究者对该领域进行快速的了解.因此,为了总结该领域研究现状、挑战及时跟进该领域的最新研究成果,搜集32篇该领域相关论文,并将现有的研究成果主要分为后门攻击与防御技术和对抗攻击与防御技术两类.按照不同技术类别对所收集的论文进行系统地梳理和总结.随后,总结该领域中常用的实验数据集和评估指标.最后,分析该领域所面临的关键挑战以及未来可行的研究方向,旨在为后续研究者进一步推动深度代码模型安全的发展提供有益指导.

关键词：深度代码模型深度代码模型安全人工智能模型安全后门攻击与防御对抗攻击与防御

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