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Deep learning for code generation: a survey

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Science China(Information Sciences) 2024年第9期67卷 5-40页

作者： Huangzhao ZHANG Kechi ZHANG Zhuo LI Jia LI Jia LI Yongmin LI Yunfei ZHAO Yuqi ZHU Fang LIU Ge LI Zhi JIN Key Lab of High Confidence Software Technologies (Peking University) Ministry of Education School of Computer Science Peking University School of Computer Science and Engineering Beihang University

In the past decade, thanks to the powerfulness of deep-learning techniques, we have witnessed a whole new era of automated code generation. To sort out developments, we have conducted a comprehensive review of solutions to deep learning-based code generation. In this survey, we generally formalize the pipeline and procedure of code generation and categorize existing solutions according to taxonomy from perspectives of architecture, model-agnostic enhancing strategy, metrics, and tasks. In addition, we outline the challenges faced by current dominant large models and list several plausible directions for future research. We hope that this survey may provide handy guidance to understanding, utilizing, and developing deep learning-based code-generation techniques for researchers and practitioners.

关键词： code generation automated software engineering deep learning large model artificial intelligence

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基于路径语义表示的静态警报自动确认方法

软件学报 2024年第10期35卷 4662-4680页

作者：张俞炜邢颖李戈金芝北京大学计算机学院北京100871 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871 北京邮电大学人工智能学院北京100876

尽管静态分析工具能够在软件开发生命周期的早期阶段帮助开发人员检测软件中的潜在缺陷,但该类工具往往存在警报假阳性率高的问题.为了提高该类工具的可用性,研究人员提出许多警报确认技术来对假阳性警报进行自动分类.然而,已有方法集... 详细信息

尽管静态分析工具能够在软件开发生命周期的早期阶段帮助开发人员检测软件中的潜在缺陷,但该类工具往往存在警报假阳性率高的问题.为了提高该类工具的可用性,研究人员提出许多警报确认技术来对假阳性警报进行自动分类.然而,已有方法集中于利用手工设计的特征或语句级的抽象语法树标记序列来表示缺陷代码,难以从报告的警报中捕获语义.为了克服传统方法的局限性,利用深度神经网络强大的特征抽取和表示能力从控制流图路径中学习代码语义表征用于警报确认.控制流图是程序的执行过程抽象表示,因此控制流图路径序列能够引导模型更精确地学习与潜在缺陷相关的语义信息.通过微调预训练语言模型对路径序列进行编码并从中捕捉语义特征用于模型构建.最后在8个开源项目上与最先进的基线方法进行大量对比实验验证所提方法的有效性.

关键词：警报自动确认路径分析深度学习预训练语言模型

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基于深度学习的程序合成研究进展

计算机学报 2024年第11期47卷 2594-2628页

作者：苟倩文董云卫李泳民西北工业大学计算机学院西安710072 西北工业大学软件学院西安710072 北京大学计算机学院高可信软件技术教育部重点实验室北京100871

随着软件工程实践的不断深入、开源社区的蓬勃发展,基于深度学习的程序合成引起了学术界和工业界的广泛关注.基于深度学习的程序合成,即程序智能合成,旨在利用深度学习技术自动生成满足用户意图的程序.相较于传统合成方法在扩展性和实... 详细信息

随着软件工程实践的不断深入、开源社区的蓬勃发展,基于深度学习的程序合成引起了学术界和工业界的广泛关注.基于深度学习的程序合成,即程序智能合成,旨在利用深度学习技术自动生成满足用户意图的程序.相较于传统合成方法在扩展性和实用性方面的局限性,程序智能合成凭借其易扩展、可学习迭代等特性,已迅速崭露头角,成为软件工程领域的研究热点之一.最近,研究学者们在程序智能合成方面取得了显著进展,如GPT-4在LeetCode网站上的表现已经可以与人类相媲美.同时,工业界也推出了多款AI编程助手,如Copilot、Comate等,旨在解决软件开发的产能瓶颈.本文从多个角度出发,包括用户意图理解、程序理解、模型训练、模型测试与评估,归纳梳理了程序智能合成的研究进展,综述了该领域近几年的研究成果.此外,本文还对可能面临的挑战进行了探讨,并展望了未来的发展趋势.本文的研究有助于研究学者们全面了解程序智能合成领域的最新研究进展,同时也有助于软件开发人员快速掌握程序智能合成的技术方案和思路,以满足工业实践的需要.

关键词：智能软件工程深度学习程序合成程序理解用户意图理解

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基于深度学习的代码生成方法研究进展

软件学报 2024年第2期35卷 604-628页

作者：杨泽洲陈思榕高翠芸李振昊李戈吕荣聪哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 华为技术有限公司广东深圳518129 北京大学信息科学技术学院北京100871 香港中文大学计算机与工程系中国香港99907

关注根据自然语言描述生成相关代码片段的代码生成(code generation)任务.在软件开发过程中,开发人员常常会面临两种情形.一种是通用功能的实现,需要开发人员编写大量重复且技术含量较低的代码;另一种是依赖于特定任务要求,需要开发人... 详细信息

关注根据自然语言描述生成相关代码片段的代码生成(code generation)任务.在软件开发过程中,开发人员常常会面临两种情形.一种是通用功能的实现,需要开发人员编写大量重复且技术含量较低的代码;另一种是依赖于特定任务要求,需要开发人员查询文档或使用其他工具才能完成的代码编写工作.代码生成作为最直接辅助开发人员完成编码的工作受到学术界和工业界的广泛关注.让机器理解用户需求,自行完成程序编写也一直是软件工程领域重点关注的问题之一.近年来,随着深度学习在软件工程领域任务中的不断发展,尤其是预训练模型的引入使得代码生成任务取得了十分优异的性能.系统梳理当前基于深度学习的代码生成相关工作,并将目前基于深度学习的代码生成方法分为3类:基于代码特征的方法、结合检索的方法以及结合后处理的方法.第1类是指使用深度学习算法利用代码特征进行代码生成的方法,第2类和第3类方法依托于第1类方法进行改进.依次对每一类方法的已有研究成果进行系统的梳理、分析与总结.除此之外,汇总并分析已有的代码生成工作中常用的语料库与评估方法,以便于后续研究进行实验设计.最后,对代码生成方法研究进展进行总结,并针对未来值得关注的研究方向进行展望.

关键词：代码生成深度学习代码检索后处理机器翻译

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软硬件综合AADL可靠性建模及分析方法

软件学报 2022年第8期33卷 2995-3014页

作者：陆寅秦树东郭鹏董云卫西北工业大学计算机学院陕西西安710072 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所陕西西安710068

目前嵌入式系统广泛应用于航空电子、远程医疗、汽车电子等具有高可靠性要求的系统中.随着嵌入式系统的复杂度越来越高,为了保障系统的高可靠性需求,需要在系统开发的早期设计阶段对系统的可靠性进行分析评估,以提高系统的开发效率.嵌... 详细信息

目前嵌入式系统广泛应用于航空电子、远程医疗、汽车电子等具有高可靠性要求的系统中.随着嵌入式系统的复杂度越来越高,为了保障系统的高可靠性需求,需要在系统开发的早期设计阶段对系统的可靠性进行分析评估,以提高系统的开发效率.嵌入式系统中软硬件功能的失效都会对系统可靠性产生影响,而AADL的可靠性模型缺乏对硬件构件错误的影响及传播机制进行刻画分析的能力.综合考虑软硬件错误发生失效后对系统可靠性的影响,提出了一种面向系统架构级别的软硬件综合可靠性分析方法.该方法基于电子电路设计中事务级建模方法,扩展了AADL事务级错误模型的语法和语义,来支持AADL对硬件构件错误传播的硬件功能行为建模,在此基础上,利用AADL模型实例化机制实现对嵌入式系统可靠性建模,刻画了错误行为在硬件构件之间、软硬件构件之间的传播与影响.同时,定义了AADL硬件构件事务级错误模型到广义随机Petri网模型的映射规则,实现了系统软硬件综合的可靠性行为仿真计算模型组合,支持嵌入式系统的软硬件综合可靠性分析.开发了软硬件综合可靠性建模与分析工具原型,并以某型飞机空气增压系统为例,在航空电子系统架构设计中进行尝试,验证了该方法在复杂嵌入式系统设计中进行软硬件综合可靠性分析的可行性与优越性.

关键词：架构分析与设计语言复杂嵌入式系统事务级错误模型软硬件综合可靠性分析

基于LLVM Pass的复杂嵌套循环自动并行化框架

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软件学报 2023年第7期34卷 3022-3042页

作者：马春燕吕炳旭叶许姣张雨西北工业大学软件学院陕西西安710129 海南大学计算机科学与技术学院海南海口570228

随着多核处理器的普及应用,针对嵌入式遗留系统中串行代码的自动并行化方法是研究热点.其中,针对具有非完美嵌套结构、非仿射依赖关系特征的复杂嵌套循环的自动并行化方法存在技术挑战.提出了一种基于LLVMPass的复杂嵌套循环的自动并行... 详细信息

随着多核处理器的普及应用,针对嵌入式遗留系统中串行代码的自动并行化方法是研究热点.其中,针对具有非完美嵌套结构、非仿射依赖关系特征的复杂嵌套循环的自动并行化方法存在技术挑战.提出了一种基于LLVMPass的复杂嵌套循环的自动并行化框架(CNLPF).首先,提出了一种复杂嵌套循环的表示模型,即循环结构树,并将嵌套循环的正则区域自动转换为循环结构树表示;然后,对循环结构树进行数据依赖分析,构建循环内和循环间的依赖关系;最后,基于OpenMP共享内存的编程模型生成并行的循环程序.针对SPEC2006数据集中包含近500个复杂嵌套循环的6个程序案例,分别对其进行复杂嵌套循环占比统计和并行性能加速测试.结果表明,提出的自动并行化框架可以处理LLVMPolly无法优化的复杂嵌套循环,增强了LLVM的并行编译优化能力,且该方法结合Polly的组合优化,比单独采用Polly优化的加速效果提升了9%-43%.

关键词：复杂嵌套循环自动并行化 LLVM Pass 依赖分析

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一种针对物联网智能系统的规则冲突检测方法

计算机研究与发展 2023年第3期60卷 592-605页

作者：杨波郭浩然冯俊辉李戈金芝北京林业大学信息学院北京100083 北方工业大学信息学院北京100144 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心(北京林业大学) 北京100083 北京大学计算机学院北京100871 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871

物联网系统架构的核心是逻辑控制器,逻辑控制器中使用规则控制业务逻辑,减少物联网系统的开发、维护成本,提高物联网设备的灵活性.但随着物联网系统的规模扩大,规则间的关系变得复杂,从而可能产生规则冲突.为避免规则发生冲突,一些研究... 详细信息

物联网系统架构的核心是逻辑控制器,逻辑控制器中使用规则控制业务逻辑,减少物联网系统的开发、维护成本,提高物联网设备的灵活性.但随着物联网系统的规模扩大,规则间的关系变得复杂,从而可能产生规则冲突.为避免规则发生冲突,一些研究者提出了规则冲突检测方法.但是,以往的规则冲突检测方法还存在规则冲突类型分析不全面、检测结果准确性较低的问题.为此提出一种针对物联网系统控制逻辑的形式化规则冲突检测方法(formal rule conflict detection,FRCD).该方法首先形式化定义规则及规则冲突,其中将规则定义为控制主体、动作、触发条件、符号的组合;然后根据规则对系统的影响以及规则的结构特征,总结出7类规则冲突类型;最后设计规则冲突检测的算法,并介绍规则冲突检测的详细过程.在2个物联网系统上开展实验,与已有的3种典型的物联网规则冲突检测方法进行对比.这3种方法分别是基于用户、触发器、环境实体和作动器的冲突检测方法(user,triggers,environment entities,and actuators,UTEA)、基于Web语义的策略冲突检测方法(semantic Web-based policy interaction detection with rules,SPIDER)和半形式化的冲突检测方法(identifying requirements interactions using semiformal,IRIS).实验结果显示,FRCD规则冲突检测方法效果更好.

关键词：物联网智能系统规则冲突冲突检测规则形式化