本文来源perforce.com，由Perforce中国授权合作伙伴、DevSecOps解决方案提供商-龙智翻译整理。
静态情感分析（static sentiment analysis）是一种开创性的理论方法，可能会重塑软件开发流程。本文将为您介绍什么是静态情感分析，以及它如何能够理解开发者的意图，增强代码分析质量。
什么是情感分析？
情感分析处理大量数据，并使用自然语言处理（NLP）来确定一段文本的情感是正面、负面还是中性的。
情感分析有三种主要方法：
- 基于规则的技术：一组词语（词典）根据语气进行分类。例如，一个正面词典可能包括“安全”和“合规”，而负面词典可能包含“不安全”和“不合规”。
- 基于机器学习（ML）的技术：这些技术使用经过训练的算法，可根据文本中出现的单词及其顺序来确定情感。随着更多数据的输入，机器学习会不断学习并改进。
- 混合技术：结合基于规则和机器学习的方法，在速度和准确性之间取得平衡，具体取决于使用场景。
什么是静态情感分析？用于代码分析的机器学习
静态情感分析将情感分析的概念与静态分析结合起来，使用机器学习（ML，一种小型语言模型）来分析代码，并确定开发者的意图。
换句话说，静态情感分析可以判断代码是否实现了开发者原本想要实现的功能。
随着人工智能和机器学习技术的进步，它们可以通过为测试增加新的维度来帮助实现软件开发过程的自动化，从而节省开发团队的时间和精力。
软件开发中传统测试的挑战
在当今复杂的数字环境中，传统的软件测试已经不够用了，尤其是随着人工智能和机器学习的引入。
手动测试和手动代码审查会减慢开发周期，并增加人为错误的风险。目前，使用静态代码分析工具（如Perforce QAC和Klocwork）的团队正在通过早期检测代码漏洞、安全问题和合规性问题来自动执行这一过程。
然而，尽管像静态分析这样的传统技术在应对“硬性”标准（如语法错误、缓冲区溢出和编码标准中的可量化规则）时表现良好，但它们可能会忽略“软性”标准，如开发者的意图。这就是静态情感分析的用武之地。
开发者可能很快能够通过采用静态情感分析的方法来弥合意图与实现之间的差距。
静态情感分析如何工作？
静态情感分析分析代码的抽象表示形式，以确定测试部分是否与同一代码库中的参考样本是否有显著不同。这些差异可能源自开发者风格的变化、代码清晰度或设计模式的误用。
成功的静态情感分析不仅需要检测结构模式，还需要识别测试部分与参考样本不同的情况，并发出警告。
进一步解释来说，静态情感分析通过计算测试特征与参考样本的熵之间的数学距离来确定差异。“距离”用于衡量特征之间的相似性，而“熵”用于评估特征所包含的信息量。若特征之间的距离显著增加，则表明代码风格发生了意外变化，可能需要进一步调查分析。
静态分析与机器学习如何提升DevOps工作流？
静态情感分析的前景在于，它能够使开发者识别代码中偏离开发意图的地方，更好地满足客户和行业标准的需求。
虽然静态情感分析仍处于研究阶段，但静态分析已经在帮助DevOps团队进行左移测试，并提高开发者的生产力。
静态代码分析工具Perforce QAC和Klocwork通过以下方式帮助减少技术债务：
- 更早地发现和修复代码问题
- 提高整体软件质量
- 快速检查数百万行源代码（遗留代码和新代码）
- 强制执行编码标准合规性
- 优先处理风险和分析结果
随着静态情感分析的引入，DevOps团队还可以通过自动检查开发者意图可能被忽略的情况，进一步优化他们的工作流程，从而大大减少全面功能测试所需的时间和精力。
与此同时，您还可以采取诸多措施来提升效率。立即咨询Perforce中国授权合作伙伴、DevSecOps解决方案提供商-龙智，亲自体验Perforce静态分析工具（QAC & Klocwork）如何加速开发，申请免费试用。
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