![](/images/graphics-bg.png)
A Deep Learning Approach for a Source Code Detection Model Using Self-Attention
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the development of deep learning, many approaches based on neural networks are proposed for code clone.
In this paper, we propose a novel source code detection model At-biLSTM based on a bidirectional LSTM network with a self-attention layer.
At-biLSTM is composed of a representation model and a discriminative model.
The representation model firstly transforms the source code into an abstract syntactic tree and splits it into a sequence of statement trees; then, it encodes each of the statement trees with a deep-first traversal algorithm.
Finally, the representation model encodes the sequence of statement vectors via a bidirectional LSTM network, which is a classical deep learning framework, with a self-attention layer and outputs a vector representing the given source code.
The discriminative model identifies the code clone depending on the vectors generated by the presentation model.
Our proposed model retains both the syntactics and semantics of the source code in the process of encoding, and the self-attention algorithm makes the classifier concentrate on the effect of key statements and improves the classification performance.
The contrast experiments on the benchmarks OJClone and BigCloneBench indicate that At-LSTM is effective and outperforms the state-of-art approaches in source code clone detection.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Meng, Yao& Liu, Long. 2020. A Deep Learning Approach for a Source Code Detection Model Using Self-Attention. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142209
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Meng, Yao& Liu, Long. A Deep Learning Approach for a Source Code Detection Model Using Self-Attention. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142209
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Meng, Yao& Liu, Long. A Deep Learning Approach for a Source Code Detection Model Using Self-Attention. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142209
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142209
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)