利用RNNLM面向主题的特征定位方法

来源：计算机科学与探索杂志2017年第10期北京时间：

作者：尹春林，王炜，李彤，何云，熊文军，周小煊

单位：1. 云南大学 软件学院，昆明 6500912. 云南省软件工程重点实验室，昆明 650091

摘要：软件特征定位是软件演化活动顺利展开的保证。基于文本的特征定位方法是目前特征定位研究的一个重要组成部分。当前基于文本的特征定位方法将代码关键词视为独立同分布的个体，忽略了代码间的语境。针对上述问题，基于深度学习语言模型RNNLM（recurrent neural networks language model）提出了一种源代码主题建模方法，并在此基础上实现了特征定位。实验结果表明，与基于LDA（latent Dirichlet allocation）和LSI（latent semantic indexing）的文本特征定位相比较，查准率提高8.61%和2.61%，表明该方法具有较优的查准率。

关键词：软件特征定位,软件演化,RNNLM,主题建模