[发明专利]一种代码提示方法及相关装置

说明书

本申请公开了一种代码提示方法，包括：分析用户已写入的代码文档对象得到相应的抽象语法树；根据抽象语法树得到代码提示集合；以代码文档对象及代码提示集合作为已训练完成的神经网络模型的输入，通过神经网络模型预测用户即将写入的代码的类型，并根据预测结果对代码提示集合中的提示内容进行筛选，保留预测结果对应的提示内容；将筛选后代码提示集合中剩余的提示内容发送到代码编辑器，以当用户新写入代码时代码编辑器提示代码提示集合中剩余的提示内容。该方法能够针对性的进行代码提示，有助于提高代码编写效率。本申请还公开了一种代码提示装置、设备及计算机可读存储介质，均具有上述技术效果。

技术领域

本申请涉及编程技术领域，特别涉及一种代码提示方法；还涉及一种代码提示装置、设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

在互联网时代，诸多行业尤其时IT行业的发展与程序员的编码工作息息相关。在编码过程中进行代码提示无疑有助于代码编写效率的提升。目前主要存在如下两种代码提示方案，一种是本地设备分析本地文本并进行代码提示；另一种是搭建语言服务器，由语言服务器分析文本并将提示发送给编辑器进行代码提示。然而无论是上述哪种方式，均存在提示内容针对性差的问题，例如，当输入字母a时，编辑器会提示所有与字母a相关的变量、函数、对象等等类型的内容，且各种类型的优先级固定。由此导致程序员无法快速高效找到其所需要的内容，会极大的影响代码编写效率。

有鉴于此，如何针对性的进行代码提示，以提高代码编写效率已成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种代码提示方法，能够针对性的进行代码提示，有助于提高代码编写效率。本申请的另一个目的是提供一种代码提示装置、设备以及计算机可读存储介质，均具有上述技术效果。

为解决上述技术问题，本申请提供了一种代码提示方法，包括：

分析用户已写入的代码文档对象得到相应的抽象语法树；

根据所述抽象语法树得到代码提示集合；

以所述代码文档对象及所述代码提示集合作为已训练完成的神经网络模型的输入，通过所述神经网络模型预测用户即将写入的代码的类型，并根据预测结果对所述代码提示集合中的提示内容进行筛选，保留所述预测结果对应的提示内容；

将筛选后所述代码提示集合中剩余的提示内容发送到代码编辑器，以当用户新写入代码时所述代码编辑器提示所述代码提示集合中剩余的提示内容。

可选的，还包括：

通过所述神经网络模型依据与用户即将写入的代码的相似度高低对筛选后所述代码提示集合中剩余的提示内容进行排序，并将排序结果发送到所述代码编辑器，以当用户新写入代码时所述代码编辑器依照所述排序结果依次提示所述代码提示集合中剩余的提示内容；其中，相似度最高的提示内容提示最靠前。

可选的，所述分析代码文档对象得到相应的抽象语法树，包括：

通过Antlr4解析工具分析所述代码文档对象得到相应的抽象语法树。

可选的，所述分析用户已写入的代码文档对象得到相应的抽象语法树，以及根据所述抽象语法树得到代码提示集合由第一服务器实现；通过所述神经网络模型预测用户即将写入的代码的类型，并根据预测结果对所述代码提示集合中的提示内容进行筛选，保留所述预测结果对应的提示内容，以及将筛选后所述代码提示集合中剩余的提示内容发送到代码编辑器由第二服务器实现。

可选的，还包括：

利用开源代码对所述神经网络模型进行训练。

为解决上述技术问题，本申请还提供了一种代码提示装置，包括：

语法树确定模块，用于分析用户已写入的代码文档对象得到相应的抽象语法树；