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学习赋能的自动程序修复方法指利用机器学习算法辅助构建能够自动生成待修复程序补丁的模型。其优势是自动化程度高和不受应用场景限制。得益于大规模修复数据的储备和神经网络在代码相关任务上获得的重要进展，深入研究学习赋能的方法，特别是基于神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）的方法（即NMT-based自动程序修复，又称为“神经程序修复，Neural Program Repair，NPR”），成为了自动程序修复的新兴研究方向。