本发明提供一种基于神经网络的源码分类方法。该方法包括：将待分类源码转换为AST；定义并初始化整个AST叶子节点对应的向量矩阵，记作从AST中随机抽取n条路径{p1,…,pn}；针对抽取到的任一条路径pi，可将其转换为二元组 ；从value_vocab中分别查询到当前路径pi上起始节点和末端节点的向量，进而得到当前路径pi的向量ci，记作：ci作为全连接神经网络中的一个神经元的输入，得到对应的输出n条路径{p1,…,pn}对应的n个向量{c1,…,cn}输入到含有n个神经元的全连接神经网络后，得到n个输出将所有的输出聚合为代码嵌入v；定义一个类别标签矩阵，记作将代码嵌入v与tags_vocab中每一个训练函数标签的嵌入进行运算后得到代码嵌入v的预测分布。