[发明专利]一种代码向量生成的方法以及相关装置有效
| 申请号： | 201910747430.2 | 申请日： | 2019-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN110427464B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 赵旸;刘思凡;邱旻峰 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06N3/049 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 骆苏华 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种代码向量生成的方法以及相关装置，通过将代码文本转化为词向量，将词向量正向以及反向输入神经网络模型得到输出向量，使得词向量前后之间的顺序关系在输出向量中得到表达，并根据输出向量与表示重要程度的权重向量确定代码向量，实现根据代码文本中的部分代码的重要程度对输出向量进行加权。本申请实施例生成的代码向量不仅能够表示代码文本中代码的前后顺序关系，而且能够对重要部分的代码进行加权，通过本申请实施例提供的代码向量进行分析能够取得更好的分析效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 代码 向量 生成 方法 以及 相关 装置 | ||
【主权项】：
1.一种代码向量生成的方法，其特征在于，包括：获取代码文本所对应的第一词向量序列以及第二词向量序列，其中，所述第一词向量序列是由第一个词向量至第N个词向量的顺序排列而成的，所述第二词向量序列是由所述第N个词向量至所述第一个词向量的顺序排列而成的，所述N为大于1的整数；通过双向长短期记忆LSTM网络模型获取输出向量序列，其中，所述双向LSTM网络模型包括正向LSTM网络模型以及反向LSTM网络模型，所述正向LSTM网络模型用于生成所述第一词向量序列所对应的第一输出序列，所述反向LSTM网络模型用于生成所述第二词向量序列所对应的第二输出序列，所述输出向量序列为基于所述第一输出序列与所述第二输出序列拼接而成的，所述输出向量序列由输出向量排列而成；根据所述输出向量序列和权重向量计算所述输出向量对应的分数；根据所述输出向量对应的分数，生成所述输出向量序列所对应的代码向量。
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