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公开(公告)号：CN119474540A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411576633.7
申请日：2024-11-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06F40/289 , G06F18/214 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种知识引导的基于大语言模型的可信API推荐方法，所述方法的核心思想是利用API知识提升LLM在API推荐任务中的可信性。具体地，针对LLM在API推荐中的不可信问题，本发明提出知识引导的数据增强以提升LLM建立用户指定类型与API序列之间的关联性的能力；提出知识引导的束搜索以引导LLM去生成真实存在且调用条件可以被满足的API；提出知识引导的重排序优化API序列推荐列表，使与接口参数类型匹配的API序列在推荐结果中的排名更靠前。本发明的优势在于能够在接口参数类型约束下实现API推荐，并且能够通过API知识图谱中的高质量先验知识提高大模型在API推荐任务中的可信性。
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公开(公告)号：CN118819311A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410837769.2
申请日：2024-06-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F3/023 , G06F40/166 , G06F40/274 , G06F16/332 , G06F16/338 , G06F16/953 , G06F16/9538
Abstract: 本发明公开了一种应用于输入法中的与大模型交互执行的方法，所述方法如下：以指定格式在组字区中输入指令，所述指令指用户输入的中文、英文或中英文内容；响应于用户已经在组字区中输入了指令内容，如果用户暂停输入超过预设时间间隔，输入法基于组字区的内容发送搜索请求给服务器，服务器查询指令库并将结果返回给客户端；客户端接收服务器返回的结果，显示指令展示界面，用户选中某条指令并填入组字区；按下指令执行快捷键，显示指令响应结果展示界面；选中某个响应结果进入编辑器。本发明实现了应用于输入法中的大模型指令交互执行方法，极大提高了用户撰写和修改专业文档时的便捷性和效率。
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公开(公告)号：CN116909544A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310902130.3
申请日：2023-07-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于SysML模型的代码自动生成方法，属于计算机技术领域，所述方法包括如下步骤：一、根据SysML规范，对建立的SysML模型进行多层次模型校验，确保SysML模型是合法有效的；二、依据所建立的模型内容文件，结合模型内的多种视图，对SysML模型进行转换与解析；三、进行组件定义与管理；四、规格化代码映射模板构建；五、进行层次化代码自动生成，生成最终的目标语言代码。本发明可将MBSE和MDA方法进行统一协作，为SysML模型的实现提供了具体的手段，有效降低模型设计开发难度，提升了在MBSE方法中模SysML模型的设计开发能力，保障了系统模型开发实现的效率和质量。
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公开(公告)号：CN116483705A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310411559.2
申请日：2023-04-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种知识与模型驱动的机载软件智能化失效模式分析方法，属于计算机软件技术领域。所述方法为：通过解析和挖掘适航标准文本，构建适航标准‑准则知识‑失效模式库。基于解析适航标准‑准则知识‑失效模式库以及机载软件失效数据，构建机载软件分析知识图谱。利用适航标准知识提取过程中获得的安全概念及其关系作为参考，扩展SysML语义，基于扩展的SysML建模机载软件系统需求。解析软件需求，利用机载软件分析知识图谱推荐适用的失效模式分析准则，依据不同失效模式类别，遍历需求模型，进行失效影响分析。本发明通过知识库构建与迭代学习，不断扩充知识库，失效模式的完备性显著得到提升，最大限度地挖掘潜在失效，提高软件质量，降低软件开发成本。
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公开(公告)号：CN115080982A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210729780.8
申请日：2022-06-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种针对漏洞检测模型的组合对抗攻击方法，首先使用本发明中提出的4种代码扰动方法对程序骨架中可修改的语句进行扰动，生成大量语义相似的候选样本。其次，利用生成的候选样本初始化遗传算法的种群规模和成员，然后，根据不同的扰动方法设计变异算子，并对种群成员进行选择、交叉和变异操作生成新的种群；最后，判断每次迭代生成的新种群中是否存在适应度大于一定阈值的成员，如果存在，则表示成功获得对抗样本。根据本发明提出的多种代码扰动方法，可实现对各种语法要素执行语义保持的程序等价变换，从而提高生成的对抗样本质量。通过将遗传搜索策略与多种代码扰动方法相结合，能够提高对代码漏洞检测模型的攻击成功率和攻击效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115048491A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210693666.4
申请日：2022-06-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种在异构语义空间中基于假设检验的软件跨模态检索方法，所述方法使用分布生成网络将文本投影到分布空间中的CFP相关分布；将代码表示为控制流图，并抽取其中所有的路径；利用样本生成网络将CFP映射为样本空间中的CFP样本向量，此时代码被表示为一个CFP样本向量集合；使用假设检验计算CFP样本向量集合对CFP相关分布的服从程度作为二者的匹配分数，并用于实现代码检索文本或文本检索代码形式的跨模态检索任务。本发明首次提出将代码和文本投影到异构语义空间中进行表示学习，即将文本投影到CFP相关分布空间并将代码投影到CFP样本空间，能够准确表征文本和代码各自的独特语义，提高跨模态检索的准确性。
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公开(公告)号：CN114969272A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210743639.3
申请日：2022-06-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种在API知识图谱上基于Q学习的API序列搜索方法，首先，设计了API本体结构，并从API文档与开源软件项目中抽取API知识用于构建API知识图谱。其次，通过Word2Vec词嵌入方法以及TransE表示学习方法生成强化学习的状态表示。再次，基于DQN方法，给出了基于强化学习的API序列搜索模型的训练算法。最后，基于训练好的强化学习模型，实现API序列搜索。本发明将API使用序列搜索任务转化为基于API知识图谱的路径搜索任务，能更好地保证搜索到的API序列的合法性。本发明采用强化学习实现API使用序列搜索，其独特的探索机制能探索更丰富的API调用方式，从而增强模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN114816517A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210488430.7
申请日：2022-05-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种层次语义感知的代码表示学习方法，所述方法针对给定的源代码，首先利用程序分析技术构建程序的有向无环语义图，然后抽取语义图中的语法子树信息，并利用Tree‑LSTM模型学习程序中每条语句的局部语义向量表示，最后基于语句的局部语义向量表示，利用Graph‑LSTM模型学习代码的结构和顺序语义信息。本发明首次提出适用于程序结构语义编码的基于图的LSTM模型Graph‑LSTM，并提出一种能够将源代码序列信息融入到代码表示学习过程中的新框架，提高了模型的特征表示能力。
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公开(公告)号：CN111723021A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010728693.1
申请日：2020-07-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识库和表示学习的缺陷报告自动分派方法，所述方法利用知识库和表示学习技术，首先从缺陷报告仓库中提取结构化信息和文本信息，从而构建知识库。然后将知识库中的实体和关系以及文本描述初始化为相同维度的低维连续的实值向量。再利用改进的表示学习模型PTITransE学习实体和关系的向量表示。最后，基于实体和关系的向量表示，使用链接预测技术，为新提交的缺陷报告推荐合适的修复者。本发明首次将知识库和表示学习应用到缺陷分派领域，并提出一种新的表示学习模型以充分利用缺陷报告的文本和结构化信息，提高了缺陷分派的准确率。
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公开(公告)号：CN106874074A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201611218952.6
申请日：2016-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于软件事务内存的并发缺陷规避系统及方法，所述系统由事务自动划分模块、可回滚内存模块、可回滚I/O模块、条件变量处理模块和加锁解锁处理模块5个模块构成，所述方法为：一、实现对目标程序的自动事务划分；二、实现内存事务化；三、实现执行流的可回滚化；四、实现I/O事务化；五、实现对死锁、数据竞争、原子性违背和顺序违背的有效规避。本发明能够自动事务化C/C++多线程程序、合理处理条件变量、支持普通文件和字符文件在系统层面、C语言层面和C++语言层面的事务化I/O和消除包括死锁、数据竞争、原子性违背和顺序违背在内的多种并发缺陷。
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