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    基于詞嵌入的源碼相似度研究

    2021-08-02 07:40:22謝春麗王夢(mèng)琦
    軟件導(dǎo)刊 2021年7期
    關(guān)鍵詞:源碼余弦代碼

    錢(qián) 程,謝春麗,王夢(mèng)琦,權(quán) 雷

    (1.江蘇師范大學(xué)智慧教育學(xué)院;2.江蘇師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,江蘇徐州 221116)

    0 引言

    隨著Github、StackOverflow 等開(kāi)源代碼平臺(tái)的開(kāi)放,這些開(kāi)源代碼的直接獲取不可避免地引發(fā)了代碼剽竊,無(wú)形中增加了程序漏洞的傳播。高校各種在線判題系統(tǒng)(On?line Judge,OJ)使用過(guò)程中,學(xué)生作業(yè)以源代碼形式提交到OJ 平臺(tái),平臺(tái)在線自動(dòng)完成評(píng)測(cè),這種方式使得學(xué)生抄襲他人代碼現(xiàn)象泛濫[1]。事實(shí)上,商用軟件領(lǐng)域抄襲的現(xiàn)象也愈演愈烈[1],造成了維護(hù)程序編寫(xiě)者知識(shí)產(chǎn)權(quán)日漸困難的局面。因此,研究代碼克隆并評(píng)測(cè)代碼剽竊這一問(wèn)題很有必要。文本相似度度量是解決該類問(wèn)題的基礎(chǔ)手段,它也適用于其他領(lǐng)域,如文本分類[2]、信息檢索、自動(dòng)代碼補(bǔ)充[3]等。相關(guān)文本相似度計(jì)算方法不斷被設(shè)計(jì)研究出來(lái),比較常見(jiàn)的有N-gram、TF-IDF、LSA 等。

    N-gram 模型注重詞數(shù)量特征,缺乏對(duì)語(yǔ)義的檢測(cè)[4]。武永亮等[5]提出的TF-IDF 模型通過(guò)計(jì)算詞頻權(quán)重來(lái)比較詞的重要性,但這種方法僅僅只針對(duì)文本統(tǒng)計(jì)信息,缺乏對(duì)詞義、結(jié)構(gòu)的計(jì)算。一些其他基于關(guān)鍵詞典的方法受詞典大小限制,需要大量詞匯;而基于編輯距離的方法由于應(yīng)用場(chǎng)景受限制,對(duì)長(zhǎng)句的檢測(cè)、計(jì)算存在較大誤差[6]。

    針對(duì)上述問(wèn)題,本文選擇基于向量空間的模型,通過(guò)TF-IDF 和Word2vec 構(gòu)建模型。將該模型與基于N-Gram的模型進(jìn)行對(duì)比,以期盡可能考慮到文本相似度的語(yǔ)義因素,并對(duì)其計(jì)算結(jié)果進(jìn)行比較和分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于向量空間的模型在檢測(cè)C++源碼相似情況的效果要優(yōu)于基于詞的N-gram 模型。

    1 相關(guān)工作

    1.1 關(guān)鍵詞匹配方法

    N-gram 是一種語(yǔ)言模型思想,廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、手寫(xiě)體識(shí)別、拼寫(xiě)糾錯(cuò)等領(lǐng)域。這種思想基于一個(gè)假設(shè):在一個(gè)句子中下一個(gè)詞的出現(xiàn)僅依賴于前面的一個(gè)或幾個(gè)詞,而與其他任何詞不相關(guān)(即隱含馬爾可夫模型中的假設(shè))[7]。以“好好學(xué)習(xí),天天”為例,當(dāng)出現(xiàn)該句子后,大部分人很容易就會(huì)接出之后的“向上”一詞,而不是其他的詞,這表明“向上”一詞的出現(xiàn)依賴于“好好學(xué)習(xí),天天”的出現(xiàn)。

    在N-gram 模型中,N 表示分解的句子中詞的數(shù)量,其中第N 個(gè)詞的出現(xiàn)只與前N-1 個(gè)詞有關(guān),而與其他詞無(wú)關(guān)[8]。常用的N-gram模型有Bi-gram模型和Tri-gram模型。

    (1)Bi-gram。即N=2 時(shí)的N-gram 模型(二元模型),指一個(gè)詞的出現(xiàn)只依賴于它前面出現(xiàn)的那一個(gè)詞,使用該模型對(duì)“我愛(ài)學(xué)習(xí)”這句話進(jìn)行分解可得:{我,愛(ài)}、{愛(ài),學(xué)}、{學(xué),習(xí)}。

    (2)Tri-gram。即N=3 時(shí)的N-gram 模型(三元模型),指一個(gè)詞的出現(xiàn)只依賴于它前面出現(xiàn)的那兩個(gè)詞,使用該模型對(duì)“我愛(ài)學(xué)習(xí)”這句話進(jìn)行分解可得:{我,愛(ài),學(xué)}、{愛(ài),學(xué),習(xí)}。

    如何使用N-gram 模型對(duì)代碼進(jìn)行相似度計(jì)算就要引入N-gram 距離概念。N-gram 距離通過(guò)衡量?jī)蓚€(gè)句子之間的差異來(lái)實(shí)現(xiàn)相似度計(jì)算。按長(zhǎng)度N 對(duì)原句進(jìn)行分詞處理,得到所有長(zhǎng)度為N(單詞數(shù)量為N)的字符串。對(duì)于兩個(gè)句子S 和T,通過(guò)計(jì)算他們公共子串的數(shù)量得到兩者的相似度。N-gram 距離計(jì)算公式如下:

    1.2 向量空間方法

    本文的向量空間指將源碼文本向量化,一般通過(guò)對(duì)文本分詞、去停用詞、編碼、向量化這幾個(gè)步驟完成對(duì)文本中詞的向量化,再通過(guò)權(quán)重疊加法或模型法獲取文本(句子、段落、文章)的向量,這實(shí)際上是一種將源碼文本表示成低維、稠密、實(shí)數(shù)向量的方法。

    1.2.1 TF-IDF 方法

    TF-IDF 是一種統(tǒng)計(jì)方法,用以評(píng)估某個(gè)字詞對(duì)于一個(gè)文件集或一個(gè)文件的重要程度,其思想是:在一篇文章中,某個(gè)詞的重要性與該詞在這篇文章中出現(xiàn)的次數(shù)正相關(guān),與語(yǔ)料庫(kù)中出現(xiàn)該詞的文章數(shù)負(fù)相關(guān)。

    TF(Term Frequency):詞頻,指一個(gè)詞在文章中出現(xiàn)的頻率,表示這個(gè)詞與該文章的相關(guān)性。這個(gè)數(shù)字是對(duì)詞數(shù)的歸一化,以防止它偏向長(zhǎng)文件。TF 值計(jì)算公式如下:

    IDF(Inverse Document Frequency):逆向文件詞頻,表示一個(gè)詞語(yǔ)出現(xiàn)的普遍程度。一個(gè)詞的IDF 值可以通過(guò)文章總數(shù)除以包含該詞的文章數(shù),再將得到的商取以10 為底的對(duì)數(shù)。但是可能存在沒(méi)有任何一篇文章包含這個(gè)詞的情況,這會(huì)導(dǎo)致分母為0,為了防止該情況發(fā)生,分母通常會(huì)加上1。最終的IDF 值計(jì)算公式如下:

    一篇文章中某個(gè)詞的重要程度,可以標(biāo)記為詞頻和逆向文件詞頻的乘積,某個(gè)詞對(duì)文章的重要性越高,它的TFIDF 值也就越大,就認(rèn)為其具有很好的類別區(qū)分能力。TFIDF 值計(jì)算公式如下:

    余弦相似度通過(guò)測(cè)量?jī)蓚€(gè)向量夾角的余弦值確定兩個(gè)向量大致指向是否相同從而來(lái)度量它們之間的相似性,該結(jié)果與向量的長(zhǎng)度無(wú)關(guān),與向量的指向相關(guān)。余弦相似度常用于高維正空間,例如在信息檢索中,每個(gè)詞項(xiàng)被賦予不同的維度,而一個(gè)維度由一個(gè)向量表示,其各個(gè)維度上的值對(duì)應(yīng)于該詞項(xiàng)在文檔中出現(xiàn)的頻率。余弦相似度因此可以給出兩篇文檔在其主題方面的相似度,計(jì)算公式如下:

    1.2.2 基于Word2vec 的代碼相似性

    Word2vec 是2013 年Google 研發(fā)的一款用于訓(xùn)練詞向量的工具,它將詞語(yǔ)用向量表示,然后映射到向量空間進(jìn)行處理,其核心架構(gòu)主要有CBOW 模型和Skip-gram 模型[9-10]。本文采用CBOW 模型,該模型特點(diǎn)是可以通過(guò)上下文來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前單詞,如圖1 所示。

    2 模型構(gòu)建

    2.1 基于TF-IDF 的模型

    本文結(jié)合TF-IDF 模型構(gòu)建基于詞向量的模型。模型通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理器,將送入的源碼集處理成一個(gè)文本矩陣,矩陣每一行代表一篇源碼,一行中任一元素代表一個(gè)詞。隨后將文本矩陣送入TF-IDF 生成器,輸出一個(gè)TFIDF 矩陣,其中每一行同樣代表一篇源碼,一行中的每一個(gè)元素為詞的TF-IDF 值。最后送入相似度矩陣生成器得到一個(gè)相似度矩陣,每一行即為一篇源碼的文本向量。模型結(jié)構(gòu)如圖2 所示。

    Fig.1 CBOW model圖1 CBOW 模型

    Fig.2 TF-IDF model圖2 TF-IDF 模型

    2.2 基于Word2vec 的模型

    Word2Vec 將每一個(gè)詞都映射成向量,同時(shí)不斷訓(xùn)練向量,從而提取出詞與詞之間的語(yǔ)義特征[11],最后根據(jù)某些規(guī)則計(jì)算出詞向量的文本向量。本文將數(shù)據(jù)集送入gensim庫(kù)中的Word2vec 模型,獲取所有詞的詞向量。通過(guò)對(duì)每一篇源碼進(jìn)行分詞、去停用詞處理后對(duì)所有詞的詞向量求和取平均,從而獲得每一篇代碼的向量,最后通過(guò)計(jì)算向量間的余弦值獲得源碼與源碼之間的相似度(即余弦相似度)。模型結(jié)構(gòu)如圖3 所示。

    Fig.3 Word2vec model圖3 Word2vec 模型

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    3.1 數(shù)據(jù)集

    本文將江蘇師范大學(xué)教學(xué)科研輔助平臺(tái)(http://cstlab.jsnu.edu.cn)學(xué)生提交的課程作業(yè)作為數(shù)據(jù)集,包括35 個(gè)種類共905 篇C++源碼,每個(gè)種類都代表一種功能實(shí)現(xiàn)(包含但不止于計(jì)算最大公約數(shù)、歐幾里得算法、冒泡排序),每個(gè)種類的文件夾內(nèi)包含數(shù)量不等的源代碼文件。

    3.2 實(shí)驗(yàn)過(guò)程

    3.2.1 TF-IDF 實(shí)驗(yàn)過(guò)程

    圖4 為該實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)過(guò)程,第一個(gè)步驟是數(shù)據(jù)預(yù)處理,首先對(duì)所有C++源碼使用jieba 庫(kù)進(jìn)行分詞處理,然后保留需要的詞,本文使用兩種方法選擇需要保留的詞。實(shí)際上,這兩種方法正好是相反的:

    Fig.4 Experiment process of TF-IDF圖4 TF-IDF 實(shí)驗(yàn)過(guò)程

    (1)去停用詞,去除如‘return’、‘define’、‘include’、‘main’、‘int’、‘bool’、‘{’、‘}’、‘;’等這類詞,保留以外的詞。

    (2)在閉區(qū)間內(nèi)選擇需要保留下來(lái)的詞,僅保留以下詞,而去除其他詞:

    步驟(2)生成的文本向量,將每一篇源碼TF-IDF 值相應(yīng)設(shè)置為特征值,其余位置設(shè)置為0,這樣形成一種類似于one-hot 編碼的編碼方式,為每一篇源碼生成專屬向量。

    (3)將已生成的文本向量利用余弦相似度計(jì)算出任何兩篇源碼的相似度。

    該實(shí)驗(yàn)的向量矩陣生成的部分偽代碼如下:

    3.2.2 Word2vec 實(shí)驗(yàn)過(guò)程

    該實(shí)驗(yàn)步驟分為:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建和模型評(píng)估三大步驟,如圖5 所示。

    Fig.5 Experiment process of Word2vec圖5 Word2vec 實(shí)驗(yàn)過(guò)程

    讀取數(shù)據(jù)集中所有的數(shù)據(jù),然后將其存入一個(gè)列表,隨后將這個(gè)列表送入第二個(gè)過(guò)程中——模型構(gòu)建,首先設(shè)置好模型訓(xùn)練的參數(shù),然后開(kāi)始構(gòu)建模型。在第三個(gè)過(guò)程中,讀取測(cè)試數(shù)據(jù)的源碼內(nèi)容進(jìn)行分詞處理,并通過(guò)模型獲取分詞后詞的向量,將這些向量求和取平均處理后得到源碼的特征向量,最后計(jì)算源碼向量間的相似度并計(jì)算模型的F1-score。完成一次上述操作后,返回第二個(gè)過(guò)程,對(duì)模型構(gòu)建的參數(shù)進(jìn)行修改,重新構(gòu)建模型,計(jì)算F1-score值。

    計(jì)算兩篇源碼之間相似度的部分偽代碼,輸入值的前5 項(xiàng)皆為模型參數(shù),最后兩項(xiàng)為需要計(jì)算相似度的兩篇源碼,輸出內(nèi)容即為兩者的相似度。

    3.3 模型評(píng)判

    閾值是一個(gè)分界線,用于判斷兩篇源碼是否可以判定為相似:

    (1)在N-gram 方法下,源碼間的相似程度與N-gram 距離反相關(guān),所以當(dāng)相似度小于或等于閾值時(shí),兩篇源碼相似;反之則兩者不相似。

    (2)在TF-IDF 和Word2vec 方法下,源碼間的相似程度與余弦相似度正相關(guān),因此當(dāng)相似度大于或等于閾值時(shí),認(rèn)為兩篇源碼相似;反之則認(rèn)為兩者不相似。

    確定任意兩篇源碼是否為相似的標(biāo)記,選擇實(shí)現(xiàn)同一功能(即在同一文件夾下的)源碼標(biāo)記為相似,標(biāo)記為1;實(shí)現(xiàn)不同功能(即在不同文件夾下的)源碼標(biāo)記為不相似,標(biāo)記為0。

    每一篇源碼與數(shù)據(jù)集中所有源碼一一進(jìn)行相似度計(jì)算,得到一個(gè)由相似度構(gòu)成的二維矩陣。通過(guò)計(jì)算不同閾值下的F1-score 值并獲取其中最大的F1-score 值然后根據(jù)該值來(lái)衡量一個(gè)模型相似度計(jì)算效果的優(yōu)劣。F1-score 值取值范圍為0 到1,數(shù)值越大認(rèn)為模型的計(jì)算效果越佳。

    F1-score 計(jì)算公式如下:

    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    表1 為N-gram 模型不同N 值的情況,它顯示了模型在何閾值下能得到最大F1-score 值以及最大F1-score 值的具體數(shù)值。結(jié)果顯示當(dāng)N=2 時(shí),該模型可以得到最大的準(zhǔn)確值、召回值以及F1-score 值,具體數(shù)值分別為56.06%、69.67%和62.12%。

    Tabel 1 Experimental result of N-gram model表1 N-gram 模型試驗(yàn)結(jié)果

    表2 為選擇保留詞的兩種不同方式下TF-IDF 模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,結(jié)果表明在閉區(qū)間內(nèi)選擇保留詞能夠得到更高的F1-score 值和更高的準(zhǔn)確度、召回值。從原理上分析可知,選擇閉區(qū)間保留了源碼的結(jié)構(gòu)信息,而開(kāi)區(qū)間僅保留語(yǔ)義、單詞,并沒(méi)有保留結(jié)構(gòu)信息。

    Table 2 Experimental result of TF-IDF model表2 TF-IDF 模型試驗(yàn)結(jié)果

    圖6 展示了Word2vec 模型不同參數(shù)下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,其參數(shù)數(shù)值從左往右分別是workers、size、sample 參數(shù)。在實(shí)驗(yàn)中,將參數(shù)min_count 和參數(shù)window 分別設(shè)置為1 和10除需要測(cè)試的參數(shù)和指定的參數(shù)之外,其他參數(shù)均為默認(rèn)值,實(shí)驗(yàn)得到最高的F1-score 值為0.658 8。

    Fig.6 Results of Word2vec models with different parameters圖6 Word2vec 模型參數(shù)下的數(shù)據(jù)值

    根據(jù)以上數(shù)據(jù),可以得到N-gram、TF-IDF、Word2vec三個(gè)模型的最大F1-score 分別為0.621 2、0.775 9、0.658 8。

    從方法原理上看,N-gram 方法只考慮到了詞數(shù)量上的關(guān)系,而Word2vec 和TF-IDF 在考慮詞數(shù)量的基礎(chǔ)上還考慮到了結(jié)構(gòu)、語(yǔ)義。因此基于空間向量的方法能夠考慮的范圍更廣,對(duì)于C++代碼相似檢測(cè)更有效。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于空間向量的方法在檢測(cè)相似度方面效果確實(shí)比基于關(guān)鍵詞的方法好。

    4 結(jié)語(yǔ)

    本文采用基于關(guān)鍵詞的N-gram 方法、基于向量空間并通過(guò)結(jié)合TF-IDF 和Word2vec 的方法完成對(duì)C++源碼的相似度計(jì)算。反復(fù)實(shí)驗(yàn)后的結(jié)果表明,基于空間向量的方法可以更加全面、準(zhǔn)確反映代碼之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系、語(yǔ)義關(guān)系。但實(shí)驗(yàn)還存在以下缺陷:①模型準(zhǔn)確度不是很高;②各模型整體結(jié)構(gòu)單一;③在識(shí)別粒度更小的結(jié)構(gòu)上存在不足。

    對(duì)于相似度計(jì)算,后續(xù)將在關(guān)鍵詞、語(yǔ)義、語(yǔ)法、結(jié)構(gòu)等方面設(shè)計(jì)更全面的檢測(cè)方法。同時(shí),使用基于CNN 的方法對(duì)C++源碼進(jìn)行相似度計(jì)算,以期解決相應(yīng)不足并取得更好的效果。

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