Journal: Project Engineering DOI: 10.32629/pe.v4i4.21750
Abstract
针对静态规则跨语言适应不足以及大模型置信不稳的问题,构建出证据标准化、约束 重复推理、冲突检测以及概率校准协同方法。选用四种语言六百条代码单元,按照项 目来划分训练、验证以及测试集,同时比较静态、零样本、工具增强、融合以及消融 配置。结果显示,完整模型宏平均指标为0.9315,校准误差为0.0738,四种语言均保持 较高水平；去除推理一致性之后校准误差明显增加。该方法兼顾诊断准确性、概率 可靠性以及证据可追溯性,能够用于在线评测以及代码审查,并且为争议样本提供复 核路径以及参数更新依据。
Keywords
静态分析；大语言模型；代码异味；多语言诊断；置信校准
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