1.基于常微分方程图神经网络的语句级软件缺陷预测系统，其特征在于，所述系统，具有：
2.如权利要求1所述的基于常微分方程图神经网络的语句级软件缺陷预测系统，其特征在于，所述输入模块，还用于对解析后的语句进行关键词拆分处理。
3.如权利要求2所述的基于常微分方程图神经网络的语句级软件缺陷预测系统，其特征在于，所述关键词拆分处理包括停用词删除处理、分段处理和词干提取处理。
4.如权利要求3所述的基于常微分方程图神经网络的语句级软件缺陷预测系统，其特征在于，所述输入模块，还用于分析语句间的控制依赖和数据依赖，构建语句依赖图；其中：每个节点代表源代码中的一条语句；边集表示语句之间的数据依赖或控制依赖，语句依赖图的邻接矩阵描述了语句空间的拓扑结构；表示节点i和节点j之间没有边，否则表示节点i和节点j之间有边。
5.如权利要求4所述的基于常微分方程图神经网络的语句级软件缺陷预测系统，其特征在于，所述控制依赖和所述数据依赖，具体为：
6.如权利要求5所述的基于常微分方程图神经网络的语句级软件缺陷预测系统，其特征在于，所述语义特征表示模块用于在接收到语句序列输入时，将每条语句转换为矩阵，利用双向gru捕获关键词的依赖关系，获得语义依赖项，并对每条语句进行语义依赖编码，再对语义依赖编码进行嵌入定义，生成语句的语义表示。
7.如权利要求6所述的基于常微分方程图神经网络的语句级软件缺陷预测系统，其特征在于，对语义依赖编码进行嵌入定义，生成语句的语义表示，具体采用自注意力机制动态地为每条语句分配合适的权重，以生成语句的语义表示。
8.如权利要求7所述的基于常微分方程图神经网络的语句级软件缺陷预测系统，其特征在于，所述结构特征表示模块利用空间图神经网络，对给定的语句依赖图和语句的语义表示，生成语句的结构表示。
9.如权利要求8所述的基于常微分方程图神经网络的语句级软件缺陷预测系统，其特征在于，所述结构特征表示模块，具有：