基于神经网络的软件代码修复的构建方法

本发明涉及基于神经网络的软件代码修复的构建方法,对源代码进行语义分析，检测变量流中断、分支未闭合、资源未释放或异常未捕获异常信号，判断代码片段是否具有修复意图；对具修复意图的片段，依据执行路径构建行为因果链，定位断裂点，并结合神经网络注意力权重回溯确定偏移起点，提取偏离信息；基于偏离信息生成修复候选，并利用解码概率分布的熵或峰数评估多解不确定性，超阈值时输出多个候选方案并阻断提交；计算修复前后执行路径的差异，结合路径重合率与控制流转移节点变化评估冲突度，超限则标记为高风险并禁止部署；对通过验证的修复结果检测其与原始注释的语义一致性，不一致则触发注释更新提示，以使修复后的代码语义与文档表述一致。