Tufano代码修复模型数据集Tufano代码修复模型数据集-zheungyik
数据来源：互联网公开数据
标签：代码修复，数据集，软件工程，机器学习，编程，源代码，错误修复，代码优化
数据概述：该数据集包含用于代码修复任务的数据，主要记录了不同编程语言中的错误代码及其修复后的正确代码。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021年。
地理范围：数据来源全球范围内的开源项目。
数据维度：数据集包括错误代码片段、修复后的代码片段、代码语言类型、错误类型、修复类型等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个开源代码仓库中的代码提交记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于软件工程、编程和机器学习等领域的代码修复和错误检测任务，特别是在代码自动化修复和错误预测方面具有重要应用价值。
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：适用于软件工程领域的代码修复、错误检测研究，如错误类型分析、修复策略研究等。
行业应用：可以为软件开发公司、开源社区等提供数据支持，特别是在代码自动化修复和错误预防方面。
决策支持：支持编程过程中的代码错误修复和优化，帮助开发者提高代码质量和开发效率。
教育和培训：作为软件工程和编程课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解代码修复技术。
此数据集特别适合用于探索代码修复算法，帮助用户实现代码自动化修复、错误预测和代码优化等目标，促进编程和软件开发技术进步。
