【摘 要】
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开发人员为提高软件开发效率,通常会复制已有的代码片段,并粘贴或进行微小修改后重复使用。因此,软件系统中经常会出现相似的代码片段,这种现象被称为代码克隆。虽然代码克隆可以提高初始生产力,但它可能会导致漏洞传播,并增加软件系统的维护成本。近年来,代码克隆检测已经成为软件工程领域一个越来越重要的研究课题。最近的检测代码克隆研究表明,基于抽象语法树的神经网络模型比其他方法能更好地表示源代码。研究人员使用基
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开发人员为提高软件开发效率,通常会复制已有的代码片段,并粘贴或进行微小修改后重复使用。因此,软件系统中经常会出现相似的代码片段,这种现象被称为代码克隆。虽然代码克隆可以提高初始生产力,但它可能会导致漏洞传播,并增加软件系统的维护成本。近年来,代码克隆检测已经成为软件工程领域一个越来越重要的研究课题。最近的检测代码克隆研究表明,基于抽象语法树的神经网络模型比其他方法能更好地表示源代码。研究人员使用基于树的卷积神经网络（Tree based Convolutional Neural Network,TBCNN）或者或者基于树的长短时记忆网络（Tree based Long ShortTerm Memory,Tree-LSTM）来编码抽象语法树,从而获得包含程序语法结构信息的向量表示。现有的TBCNN和Tree-LSTM是有效的,然而它们有局限性。研究表明,与NLP中的长文本相似,当抽象语法树很深时,这些以树为基础的神经网络模型也容易受到梯度消失问题的影响,即训练时,梯度会变得越来越小。为了解决现有的基于树的神经网络模型无法很好处理很深的抽象语法树的问题,本文探索了两种分解抽象语法树的方法。第一种方法是将抽象语法树分解为一组AST路径,使用比较聚合（compare-aggregate）模型将一组AST路径聚合为一个向量,以此作为整个抽象语法树的表示。实验结果显示,与直接用Tree-LSTM或TBCNN学习整个抽象语法树相比,该方法更有效。第二种方法是将抽象语法树分解为一个路径增强的语句序列,然后提出了相应的神经网络结构PCAN（path context augmented network）来学习路径增强的语句序列的向量表示,以此作为整个抽象语法树的表示。实验结果显示,该方法确实取得了性能上的提升。
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