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学生代码语义错误的识别、定位与修复

学生代码语义错误的识别、定位与修复

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作者：韩思绮华东师范大学

学位级别：硕士

近年来大规模的编程教育越来越依赖于自动反馈来高效地帮助学生学习编程。一种主要的反馈形式是指出学生代码中的语义错误,并为代码纠错提供提示。这种自动纠错反馈本质上依赖于语义错误的识别、定位和修复三项任务的解决。根据对现有... 详细信息

近年来大规模的编程教育越来越依赖于自动反馈来高效地帮助学生学习编程。一种主要的反馈形式是指出学生代码中的语义错误,并为代码纠错提供提示。这种自动纠错反馈本质上依赖于语义错误的识别、定位和修复三项任务的解决。根据对现有工作的调研,本文从数据集和各个任务的角度分别总结工作局限。第一,现有的代码语义错误数据集通常采用人工标注的低效方式,导致数据集的体量不足且支持的任务种类少,从而限制模型无法提取多样的语义错误特征,也无法实现多种类型的完整反馈。第二,对于错误识别和定位任务,现有研究忽视了两个任务间的关联,因此使得模型存在优化目标单一和特征利用不到位的问题。第三,对于错误修复任务,现有研究通常使用序列到序列的模型结构,存在输出序列长、代码可读性差的问题。第四,现有工作通常将错误识别、定位和修复视作三项独立任务,缺少对任务间的关联思考,使得模型无法建模学生代码纠错的完整学习过程,从而丢失潜在语义信息。为解决上述问题和技术瓶颈,本文面向代码自动纠错领域,完成了以下贡献:(1)针对局限一,创建了基于C语言的学生代码语义错误数据集COJ2022,用来支持编程教育中的自动纠错反馈研究。该数据集包含一门C语言程序设计初级课程中收集的498个习题和5914个存在语义错误的代码,并为每个代码自动标注了错误类型、位置和修复的标签。与现有数据集相比,COJ2022数据集基于文本对比和抽象语法树对比设计了自动化的标注方法,实现了更高的构建效率、更高的数据利用率和更细的构建粒度,适用于多种研究任务,具有丰富的应用前景。(2)针对局限二,提出了基于图匹配机制的错误识别与定位技术,以多任务的形式联合学习学生代码语义错误的类型和位置。该技术把学生从正确代码中学习纠错的过程抽象为深度学习中图匹配的机制,有效地引入了历史正确代码特征,并设计了代码相似度识别的预训练任务来增强图匹配的能力,将COJ2022数据集上的识别准确率和定位命中率分别提升了16.0个百分点和5.5个百分点。(3)针对局限三,提出了基于不定长掩码与注释的错误修复方法,利用程序语言预训练模型Code T5实现对代码语义错误修复的迁移学习。受到Code T5预训练方式的启发,该方法设计了一套掩码规则,将错误识别与定位阶段预测的错误信息,以不定长掩码和代码注释的形式融入到错误修复阶段的学生代码输入中,然后训练Code T5输出对于掩码的预测,有效减少了输出序列的长度,将COJ2022数据集上代码修复的编译率和通过率分别提升了7.9个百分点和6.0个百分点。(4)针对局限四,提出了将代码语义错误识别、定位和修复视作关联任务的思路,实现了一个可以同时用于三项任务的两阶段模型Error CLR。在推理时,Error CLR将错误识别与定位阶段和错误修复阶段进行连接,构成端到端的推理模型。在COJ2022和其他公开数据集上进行的大量实验表明,Error CLR在多项技术指标上的表现都优于现有的最先进模型。综上所述,本文对于当前学生代码自动纠错领域中数据集质量欠佳、模型设计单一等问题进行了针对性地解决,创建的学生代码语义错误数据集COJ2022相较于现有数据集在多个比较维度上都实现了提升,提出的两阶段深度学习模型ErrorCLR涵盖了三项纠错任务并在每项任务上展现了出色的预测能力和反馈价值,为学生代码纠错领域的研究提供了新数据,为编程教育的自动化反馈提供了更加精准的工具。

关键词：代码语义错误代码修复深度学习模型编程教育自动反馈技术

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