代码生成与软件缺陷修复语料库数据集CodeGenerationandSoftwareDefectRepairCorpus-zheungyik2015
数据来源：互联网公开数据
标签：代码生成, 软件缺陷, 缺陷修复, 编程语言, 机器学习, 文本分析, 代码分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自开源项目与代码库的数据，记录了用于代码生成、软件缺陷检测与修复相关的代码片段、模型文件和配置信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态代码语料数据集使用。
地理范围：数据来源于全球范围内的开源项目，涵盖多种编程语言。
数据维度：数据集包含代码片段（如Java、C语言代码）、模型文件（如深度学习模型）、配置文件（如JSON格式的训练参数）以及其他辅助文件。主要数据项包括代码文本、函数名、类名、缺陷描述等。
数据格式：数据格式多样，包括CSV、JSON、XML、Java、C、Python、以及模型文件、图像文件等。CSV文件如idioms.csv包含代码片段，JSON文件如train_options.json包含模型训练的配置信息。
来源信息：数据来源于开源项目，经过处理后用于代码生成、缺陷检测与修复等任务。
该数据集适合用于代码生成、软件缺陷检测与修复、程序分析、代码克隆检测等领域的研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于软件工程、人工智能、自然语言处理等领域的学术研究，如代码生成模型、缺陷预测、代码相似度分析、代码自动修复等。
行业应用：为软件开发行业提供数据支持，尤其适用于自动化代码生成、代码质量检测、代码安全分析、软件维护与升级等。
决策支持：支持软件开发团队的开发流程优化、代码质量提升、缺陷预防与修复策略制定。
教育和培训：作为软件工程、人工智能、编程等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解代码生成、缺陷修复等相关技术。
此数据集特别适合用于探索代码生成、缺陷修复的规律与模式，帮助用户构建代码生成模型、提升代码质量、加速软件开发流程。
