SLDeep语句级软件缺陷预测数据集

数据集概述

本数据集为语句级软件缺陷预测（SLDeep）研究提供支持，包含基于静态代码特征训练深度学习模型所需的数据。核心围绕C/C++程序的语句级缺陷预测展开，涵盖超十万个程序、约236万行代码及近30万行缺陷代码，助力提升缺陷预测的细粒度与准确性。

文件详解

• 文件名称: data.zip
• 文件格式: ZIP压缩包（.zip）
• 内容说明: 压缩包内包含支持SLDeep研究的数据集，具体文件结构及字段信息需解压后查看，推测包含C/C++程序的静态代码特征数据、语句级缺陷标签等核心内容

数据来源

Code4Bench

适用场景

• 软件缺陷预测研究: 用于开发和验证语句级细粒度缺陷预测模型
• 深度学习在软件工程中的应用: 探索LSTM等模型在代码缺陷检测任务中的性能
• 跨项目缺陷预测分析: 基于多样化程序集验证模型的泛化能力
• 软件工程效率优化: 为提升测试资源分配效率、减轻开发者故障定位负担提供数据支持