公开(公告)号：CN111459491B

公开(公告)日：2021-11-05

申请号：CN202010185481.3

申请日：2020-03-17

申请人： 南京航空航天大学

发明人： 陶传奇 ,  林锴 ,  黄志球

IPC分类号： G06F8/41 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于树形神经网络的代码推荐方法，包括：对由代码块构成的数据集进行预处理，并构建训练集；对训练集中每个样本的待推荐代码行上文代码部分进行处理，将其解析成抽象语法树，提取根节点到待推荐代码行的路径信息，并调整抽象语法树和样本的注释信息；训练由transformer模型改进得到的AST‑Transformer模型，将抽象语法树、注释信息以及根节点到推荐点的路径信息作为输入，推荐代码行序列作为输出；提取用户已编写代码及其相关注释信息，预测下一行可能的代码。本发明的方法对transformer模型进行改进以适应树形结构，使用到了代码中的注释信息，更好的帮助模型学习语义信息，做出高质量的推荐。

公开(公告)号：CN111459491A

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN202010185481.3

申请日：2020-03-17

申请人： 南京航空航天大学

发明人： 陶传奇 ,  林锴 ,  黄志球

IPC分类号： G06F8/41 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于树形神经网络的代码推荐方法，包括：对由代码块构成的数据集进行预处理，并构建训练集；对训练集中每个样本的待推荐代码行上文代码部分进行处理，将其解析成抽象语法树，提取根节点到待推荐代码行的路径信息，并调整抽象语法树和样本的注释信息；训练由transformer模型改进得到的AST-Transformer模型，将抽象语法树、注释信息以及根节点到推荐点的路径信息作为输入，推荐代码行序列作为输出；提取用户已编写代码及其相关注释信息，预测下一行可能的代码。本发明的方法对transformer模型进行改进以适应树形结构，使用到了代码中的注释信息，更好的帮助模型学习语义信息，做出高质量的推荐。