A medida que el tamaño y la complejidad de los sistemas de software crecen, saber cómo juzgar efectivamente si hay defectos en los programas ha atraído una atención extensa en la investigación. Sin embargo, los métodos actuales de predicción de defectos de software solo extraen información semántica a nivel sintáctico y carecen de características para explorar manifestaciones de defectos a nivel semántico del código, porque el software defectuoso es incompleto o defectuoso en la representación semántica. El software defectuoso muestra un comportamiento semántico incompleto o defectuoso. Este documento propone un método de predicción de defectos de software basado en el método de extracción de características semánticas del programa (PSFM). Específicamente, la información semántica se extrae primero de la información estructural gramatical del código y de la información textual del código. Luego, la característica de defecto se extrae a través de la información semántica. Finalmente, los defectos de software se predicen utilizando las características de defecto extraídas. Los resultados experimentales muestran que, en comparación con los métodos existentes de predicción de defectos de software, el método en este documento (método PSFM) obtuvo un valor de F-measure más alto.