【摘 要】
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为提高基于信息检索的程序理解方法的准确性，提出了一种结合信息检索和概率状态机的两阶段程序理解方法．在该方法中使用概率有限自动机（probabilistic finite-stateautomata，PFA）
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院,中国计量学院信息分院,上海理工大学计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项曩（60573176）,国家“973”重点基础研究发展规划资助项目（2007CB310900）,浙江省重大科技专项资助项目（Z006C11208）,国家发改委高技术产业化资助项目（发改办高技[Z006]7076号）.
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为提高基于信息检索的程序理解方法的准确性，提出了一种结合信息检索和概率状态机的两阶段程序理解方法．在该方法中使用概率有限自动机（probabilistic finite-stateautomata，PFA）解决了信息检索结果在程序理解中的不确定性，同时采用信息检索构建了多个简单的PFA，而不是单个复杂的PFA，提高了PFA分析的伸缩性．训练阶段先采用隐式语义分析对源代码进行聚类，然后在聚类结果上生成PFA．在识别阶段以词法处理后的程序作为检索项在程序模板库中进行信息检索，取检索结果中的最相关的”项作为候选
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