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基于对比学习的跨语言代码克隆检测方法

Contrastive learning based cross-language code clone detection
吕泉润
谢春丽
万泽轩
魏家劲
江苏师范大学 计算机科学与技术学院, 江苏 徐州 221116

摘要

代码克隆检测是提高软件开发效率、软件质量和可靠性的重要手段。基于抽象语法树(abstract syntax tree,AST)的单语言克隆检测已经取得了较为显著的效果,但跨语言代码的AST节点存在同义词、近义词且手工标注数据集成本高等问题,限制了现有克隆检测方法的有效性和实用性。针对上述问题,提出一种基于对比学习的树卷积神经网络(contrastive tree convolutional neural network,CTCNN)的跨语言代码克隆检测方法。该方法首先将不同编程语言的代码解析为AST,并对AST的节点类型和节点值作同义词转换处理,以降低不同编程语言AST之间的差异;同时,采用对比学习扩充负样本并对模型进行训练,使得在小样本数据集下能够最小化克隆对之间的距离,最大化非克隆对之间的距离。最后在公开数据集上进行了评测,精确度达到95.26%、召回率为99.98%、F1为97.56%。结果表明,相较于现有的最好的CLCDSA和C4方法,该模型的检测精度分别提高了43.92%和3.73%,其F1值分别提升了29.84%和6.29%,证明了所提模型是一种有效的跨语言代码克隆检测方法。

基金项目

国家自然科学基金面上基金资助项目(62276119)
江苏师范大学研究生科研与实践创新计划资助项目(2022XKT1538)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0534
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第7期
所属栏目: 软件技术研究
出版页码: 2147-2152
文章编号: 1001-3695(2024)07-031-2147-06

发布历史

[2024-01-22] 优先出版
[2024-07-05] 印刷出版

引用本文

吕泉润, 谢春丽, 万泽轩, 等. 基于对比学习的跨语言代码克隆检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (7): 2147-2152. (Lyu Quanrun, Xie Chunli, Wan Zexuan, et al. Contrastive learning based cross-language code clone detection [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (7): 2147-2152. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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