一种基于语言模型的代码审查方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于语言模型的代码审查方法及系统

【技术实现步骤摘要】
一种基于语言模型的代码审查方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种代码审查方法及系统
。

技术介绍

[0002]在软件开发过程中，代码审查是一项重要的工作，旨在发现和纠正代码中的潜在问题和错误，目前代码审查和代码质量分析主要是通过人工代码审查或者静态代码分析两种方法进行
。
人工代码审查依靠开发人员手动检查和评估代码质量，开发人员通过阅读代码
、
理解功能和逻辑，识别潜在的问题和改进机会；静态代码分析工具通过对源代码进行静态分析，检测潜在的错误
、
漏洞
、
代码规范违规和性能问题
。
这些工具使用预定义的规则和模式匹配来识别问题，并生成相应的警告或建议
。
常见的静态代码分析工具包括
FindBugs、PMD、ESLint、Checkstyle
等
。
[0003]现有技术方案在一定程度上满足了代码审查和代码质量分析的需求，但仍存在一些局限性，例如传统的人工代码审查通常依赖于开发人员的经验和手动分析，存在人力资源消耗大
、
审查结果主观等问题
。
现有的一些自动化代码审查工具大多基于静态代码分析或规则匹配的方法，无法捕捉到代码的语义和上下文信息
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于，提供一种基于语言模型的代码审查方法，解决以上技术问题；
[0005]本专利技术的目的还在于，提供一种基于语言模型的代码审查系统，解决以上技术问题
。
[0006]本专利技术所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：
[0007]一种基于语言模型的代码审查方法，包括，
[0008]步骤
S1
，采用构建抽象语法树方式对一代码数据进行预处理，获得预处理后的代码数据；
[0009]步骤
S2
，采用所述预处理后的代码数据对一语言模型进行训练，获得理解代码语义和上下文的训练后的语言模型；
[0010]步骤
S3
，将待审查的代码数据输入所述训练后的语言模型中，采用所述训练后的语言模型对所述待审查的代码数据进行理解和分析，识别所述待审查的代码数据的潜在问题；
[0011]步骤
S4
，根据所述训练后的语言模型的识别结果生成审查报告
。
[0012]优选的，步骤
S1
包括，
[0013]步骤
S11
，将所述代码数据按照设定的规则进行分词，将所述代码数据划分为多个语义单元；
[0014]步骤
S12
，对分词后的所述代码数据进行语法解析，构建所述代码数据的抽象语法树；
[0015]步骤
S13
，对所述代码数据进行标准化处理，使所述代码数据具备统一的编码规
范，获得所述预处理后的代码数据；
[0016]步骤
S14
，将所述预处理后的代码数据转换为所述语言模型接收的数据格式
。
[0017]优选的，步骤
S11
中，将所述代码数据按照设定的规则进行分词，对所述代码数据划分的语义单元至少包括变量和
/
或函数和
/
或操作符
。
[0018]优选的，步骤
S2
包括，
[0019]步骤
S21
，将所述预处理的代码数据划分为用于模型的参数更新的训练集
、
用于模型的选择和调优的验证集
、
用于评估模型性能的测试集；
[0020]步骤
S22
，提供所述语言模型，调整所述语言模型的超参数；
[0021]步骤
S23
，采用所述训练集对所述语言模型进行训练，通过最小化损失函数优化模型参数；
[0022]步骤
S24
，采用所述验证集评估所述语言模型的性能，根据评估结果调整所述语言模型的超参数，获得所述训练后的语言模型
。
[0023]优选的，步骤
S22
中，所述语言模型采用
ChatGPT
语言模型结构
。
[0024]优选的，步骤
S3
包括，
[0025]步骤
S31
，将所述待审查的代码数据转换为所述训练后的语言模型理解的表示形式，编码至所述训练后的语言模型中；
[0026]步骤
S32
，通过所述训练后的语言模型对所述待审查的代码数据进行特征提取，学习所述待审查的代码数据的代码表示；
[0027]步骤
S33
，根据所述训练后的语言模型学习到的代码表示和特征，基于预定义的规则
、
输出概率分布或阈值的方式捕捉所述待审查的代码数据的潜在问题
。
[0028]优选的，步骤
S32
中，学习所述待审查的代码数据的代码表示至少包括所述待审查的代码的结构信息和
/
或命名规范信息和
/
或代码风格信息
。
[0029]优选的，步骤
S33
中，捕捉出的所述待审查的代码数据的潜在问题至少包括安全漏洞和
/
或性能瓶颈和
/
或代码冗余
。
[0030]优选的，步骤
S4
中，所述审查报告中的内容包括，
[0031]问题描述，将对所述待审查的代码数据的潜在问题的描述添加到审查报告中；和
/
或；
[0032]影响分析，对所述待审查的代码数据的潜在问题进行分析，评估对所述待审查的代码数据的质量
、
性能
、
安全性影响；和
/
或；
[0033]修复建议，根据所述待审查的代码数据的潜在问题的类型和严重程度提供相对应的修复建议；和
/
或；
[0034]代码片段和上下文，将相对应的代码片段或上下文添加到所述审查报告中
。
[0035]一种基于语言模型的代码审查系统，用于实施所述的基于语言模型的代码审查方法，包括，
[0036]数据处理模块，连接外部代码输入装置接收所述代码数据，用于对所述代码数据进行预处理获得所述预处理后的代码数据；
[0037]模型训练模块，连接所述数据处理模块，用于根据所述预处理后的代码数据对所述语言模型进行训练，获得所述训练后的语言模型；
[0038]代码分析与问题识别模块，连接所述模型训练模块，用于通过所述训练后的语言
模型分析所述待审差的代码数据，捕捉所述待审差的代码数据的潜在问题；
[0039]审查报告生成模块，连接所述代码分析与问题识别模块，用于根据分析结果生成所述审查报告
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于语言模型的代码审查方法，其特征在于，包括，步骤
S1
，采用构建抽象语法树方式对一代码数据进行预处理，获得预处理后的代码数据；步骤
S2
，采用所述预处理后的代码数据对一语言模型进行训练，获得理解代码语义和上下文的训练后的语言模型；步骤
S3
，将待审查的代码数据输入所述训练后的语言模型中，采用所述训练后的语言模型对所述待审查的代码数据进行理解和分析，识别所述待审查的代码数据的潜在问题；步骤
S4
，根据所述训练后的语言模型的识别结果生成审查报告
。2.
根据权利要求1所述的基于语言模型的代码审查方法，其特征在于，步骤
S1
包括，步骤
S11
，将所述代码数据按照设定的规则进行分词，将所述代码数据划分为多个语义单元；步骤
S12
，对分词后的所述代码数据进行语法解析，构建所述代码数据的抽象语法树；步骤
S13
，对所述代码数据进行标准化处理，使所述代码数据具备统一的编码规范，获得所述预处理后的代码数据；步骤
S14
，将所述预处理后的代码数据转换为所述语言模型接收的数据格式
。3.
根据权利要求2所述的基于语言模型的代码审查方法，其特征在于，步骤
S11
中，将所述代码数据按照设定的规则进行分词，对所述代码数据划分的语义单元至少包括变量和
/
或函数和
/
或操作符
。4.
根据权利要求1所述的基于语言模型的代码审查方法，其特征在于，步骤
S2
包括，步骤
S21
，将所述预处理的代码数据划分为用于模型的参数更新的训练集
、
用于模型的选择和调优的验证集
、
用于评估模型性能的测试集；步骤
S22
，提供所述语言模型，调整所述语言模型的超参数；步骤
S23
，采用所述训练集对所述语言模型进行训练，通过最小化损失函数优化模型参数；步骤
S24
，采用所述验证集评估所述语言模型的性能，根据评估结果调整所述语言模型的超参数，获得所述训练后的语言模型
。5.
根据权利要求4所述的基于语言模型的代码审查方法，其特征在于，步骤
S22
中，所述语言模型采用
ChatGPT
语言模型结构
。6.
根据权利要求1所述的基于语...

【专利技术属性】
技术研发人员：张燕龙，朱瑞星，
申请(专利权)人：成都易检医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：