[发明专利]基于多标签学习的UI元素的Web代码生成方法

说明书

本发明公开了一种基于多标签学习的UI元素的Web代码生成方法，包括：获取UI元素图片及其代码的数据集；对每一个UI元素图片进行预处理，获得处理后的图片；对预处理后的图片进行特征提取，获得特征向量v；基于向量v，训练一个HTML标签分类器、HTML属性的分类器，n'个对应离散CSS属性值的分类器和m'个连续CSS属性值回归器，之后利用各分类器、回归器预测新的UI元素图片，对预测后的结果进行代码组装，获得该图片对应的代码。本发明方法能够获得UI元素图片到Web代码的生成模型M，对M输入待处理的UI元素图片，便能生成相应的Web代码，普适性和通用性更强，可以取代实际开发中的部分环节，使实际使用成本更低、应用领域更广。

技术领域

本发明属于软件开发领域，特别涉及一种基于多标签学习的UI元素的Web代码生成方法。

背景技术

由于软件产品的规模和复杂性爆炸式增长，快速开发软件变得越来越具有挑战性，尤其在软件开发的初期阶段，设计师设计好原型图，将原型图用代码实现出来，这个工作量非常繁重且效率极低。通过研究软件代码的自动生成，开发人员可以在开发过程中，加速自己的开发进度，更快速的实现软件功能，最终迅速的推出自己的软件产品。因此，对自动软件代码生成的研究越来越重要。

目前针对自动代码生成有很多技术，包括基于模板的Freemarker、XSLT、velocity,基于模型驱动的MDA、MDD，基于对象关系映射的ORM、MVC，基于文档注释的Annotation、XDoclet，以及基于代理动态类的AOP、PROXY、ASM，这些自动代码生成方法在前期需要一些的代码工作，且只是在软件开发过程中起着非常局部的辅助作用，并不能取代软件开发的某个环节，对提高软件开发速度的作用相当有限。此外，这些自动代码生成方法，都需要先进行相关领域的学习，再掌握了这些方法后才可在实际开发中进行应用，其使用门槛较高，不利于大多数开发人员使用，故普适性差，不能大规模应用于实际开发中。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术存在的问题，提供一种成本低、准确性高、应用范围广的UI元素生成Web代码的方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：基于多标签学习的UI元素的Web代码生成方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1，获取UI元素图片及其代码的数据集D＝{IMG,TAG,ATTRA,VALA,ATTRB,VALB}，其中，IMG表示UI元素的图片集合，TAG表示UI元素Web代码的HTML标签集合，离散属性集ATTRA为UI元素Web代码中CSS代码中的值为离散的属性集合，ATTRA和VALA中的元素一一对应，连续属性集ATTRB为UI元素Web代码中CSS代码中的值为连续的属性集合，VALB为UI元素Web代码中CSS代码中的值为连续的属性集合，ATTRB和VALB中的元素一一对应；

步骤2，对IMG中的每一个UI元素图片img₀进行预处理，获得处理后的图片img；

步骤3，对预处理后的UI元素图片img进行特征提取，获得特征向量v；

步骤4，基于上述特征向量v，训练一个HTML标签分类器tagclf；之后利用该分类器预测新的UI元素图片Web代码的HTML标签tag；

步骤5，基于上述特征向量v和ATTRA、ATTRB，训练一个HTML属性的分类器attrclf；之后利用该分类器预测所述新的UI元素图片Web代码的含有n'个属性的离散属性集ATTRA'，和含有m'个属性的连续属性集ATTRB'；