本发明公开了基于分层对比学习的代码特征提取方法及系统，包括：获取待处理代码；对待处理代码片段进行解析，生成AST树；对AST树进行嵌入表示得到特征矩阵X，构造AST树的邻接矩阵A；以AST树的每个节点在AST树中的层次编号，建立节点标签；基于节点标签对特征矩阵X进行更新，得到新的特征矩阵X’；将新的特征矩阵X’和邻接矩阵A，输入到训练后的残差自注意力网络模型中，得到待处理代码的特征；通过AST提取程序的语法信息，同时对解析的AST按节点的层次赋予标签进行分类，建立单标签多分类的关系，充分挖掘程序的结构信息，使得生成模型的表达能力更全面更准确。