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龙图腾网获悉西南民族大学申请的专利一种基于代码属性图和大模型的代码缺陷自动修复方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120723518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510965374.5，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种基于代码属性图和大模型的代码缺陷自动修复方法是由崔梦天;刘杨帆;王方;谢琪;黄倩倩;姜玥;杨丽设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于代码属性图和大模型的代码缺陷自动修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于代码属性图和大模型的代码缺陷自动修复方法，包括：采集代码样本，解析源码，生成融合抽象语法树、控制流图和数据流图的代码属性图，然后根据基于节点度数、PageRank和数据传播依赖度计算的节点重要性，进行动态剪枝，保留关键节点以提升图学习效率；通过GAT提取优化图的特征，引入多尺度编码，生成图嵌入向量；结合节点重要性，筛选高价值Token，进行结构感知的语义嵌入，得到更精准的文本表示；融合图与文本向量生成综合特征，然后在弱依赖或风险大的位置插入掩码；对掩码位置进行微调优化；将综合特征与掩码源码输入预训练语言模型中生成补丁，进行多任务评估重排序，选最优补丁完成修复。

本发明授权一种基于代码属性图和大模型的代码缺陷自动修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于代码属性图和大模型的代码缺陷自动修复方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：对缺陷代码数据集进行处理和解析，生成包含抽象语法树、控制流图和数据流图信息的代码属性图，然后基于节点度数、PageRank得分和数据依赖传播度联合计算节点重要性，并根据重要性得分对代码属性图实施动态剪枝，保留关键信息节点，生成稀疏优化的代码属性图； S2：对优化后的代码属性图采用基于注意力机制的图神经网络进行节点特征提取，并引入多尺度编码策略，提取局部子图特征与全局特征，拼接形成统一的图嵌入向量； S3：通过预训练语言模型对代码文本进行语义嵌入，结合节点综合得分进行结构感知截断，筛选高价值Token，生成文本嵌入向量；将图嵌入向量与文本嵌入向量进行拼接与归一化，形成综合特征表示； S4：基于优化后的代码属性图，检测节点间弱依赖边以及节点的风险，当依赖强度小于预设阈值或者风险评分大于风险阈值时，在对应源代码段插入掩码标记，生成掩码化输入； S5：针对掩码化输入样本，利用预训练语言模型进行小规模掩码特训，以优化[MASK]位置预测能力； S6：将综合特征表示和插入掩码的源码输入预训练语言模型，通过上下文理解与逻辑推理生成多个修复候选补丁，基于语义相似度、图结构相似度、补丁可执行性检测得分及静态分析得分，对修复候选进行多任务综合评估与重排序，选取得分最高的补丁； S7：将选中的补丁应用于目标代码，并进行语法验证与单元测试，完成自动修复。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西南民族大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市武侯区一环路南四段16号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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