[发明专利]一种根据自然语言描述推荐API的方法

权利要求书

1.一种根据自然语言描述推荐API的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取API自然语言数据，其中API自然语言数据包括API文档数据以及相应的API自然语料数据；

步骤S2：对API自然语言数据进行特征提取，从而获取API自然语言描述特征数据；

步骤S3：对API自然语言描述特征数据进行高维向量转换，从而获取API自然语言描述高维特征数据；

步骤S4：获取API需求语言数据，并对API需求语言数据进行语义转换，从而获取API需求语义向量数据；

步骤S5：根据API自然语言描述高维特征数据以及API需求语义向量数据进行最大相关匹配推荐，从而获取候选API推荐列表数据；

步骤S6：利用API需求数据对候选API推荐列表数据进行应用场景推荐筛选，从而获取API推荐数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体为：

步骤S11：获取API文档数据以及API自然语料数据；

步骤S12：对API文档数据以及API自然语料数据进行数据合并，从而获取API自然语言融合数据；

步骤S13：对API自然语言融合数据进行API自然语言数据预处理，从而获取API自然语言预处理数据；

步骤S14：对API自然语言预处理数据进行API自然语言数据分割，从而获取API自然语言分割数据；

步骤S15：对API自然语言分割数据进行词法分析以及语法分析，从而获取API自然语言词法分析数据以及API自然语言词法分析数据；

步骤S16：对API文档数据、API自然语料数据、API自然语言词法分析数据以及API自然语言词法分析数据进行数据时序标注，从而获取API自然语言数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，API自然语言数据预处理通过API自然语言数据降噪计算公式进行数据预处理，其中API自然语言数据降噪计算公式具体为：

;

为API自然语言数据降噪损失值，为API自然语言融合数据的数量数据，为API自然语言融合数据的次序项，为降噪底数常数项，为第个API自然语言融合数据的标签，为API自然语言数据降噪权重向量，为API自然语言数据降噪权重向量的转置项，为第个API自然语言融合数据，为API自然语言数据降噪偏置项，为API自然语言数据降噪正则化参数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，API自然语言描述特征数据包括API函数特征数据、API参数特征数据、API返回值特征数据、API描述特征数据、API示例特征数据、API依赖特征数据、API语义特征数据以及API关联特征数据，步骤S2具体为：

步骤S21：对API自然语言数据进行API函数特征提取，从而获取API函数特征数据；

步骤S22：对API自然语言数据进行API参数特征提取，从而获取API参数特征数据；

步骤S23：对API自然语言数据进行API返回值特征提取，从而获取API返回值特征数据；

步骤S24：对API自然语言数据进行API描述特征提取，从而获取API描述特征数据；

步骤S25：对API自然语言数据进行API示例特征提取，从而获取API示例特征数据；

步骤S26：对API自然语言数据进行API依赖特征提取，从而获取API依赖特征数据；

步骤S27：对API自然语言数据进行API语义特征提取，从而获取API语义特征数据；

步骤S28：利用API参数特征数据、API返回值特征数据以及API示例特征数据对API自然语言数据进行API关联特征提取，从而获取API关联特征数据。