#CodeBert

该项目基于CodeBert微调RobertaForSequenceClassification模型，用于检测代码漏洞。研究者从MSR数据集选取平衡样本进行训练和测试，使用'func_before'字段分类代码。模型在准确率、F1值、精确率和召回率方面表现良好，为代码安全分析提供了实用工具。测试结果显示准确率达70.23%，F1值为0.6482，精确率为79.21%，召回率为54.86%。