[发明专利]一种基于深度学习的代码生成方法及装置有效
| 申请号： | 201910770155.6 | 申请日： | 2019-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN110489110B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 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： | G06F8/36 | 分类号： | G06F8/36 |
| 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： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的代码生成方法及装置，在获取到待处理自然语言描述内容后，得到待处理自然语言描述内容中各个词语的词向量，调用预设神经网络模型，得到预设神经网络模型输出的词向量对应的各个代码对象，基于词向量对应的各个代码对象，生成待处理自然语言描述对应的代码，其中预设神经网络模型指示已有自然语言描述内容中各个词语的词向量和已有标准代码中各个代码对象之间的映射关系，因此在得到待处理自然语言描述内容中各个词语的词向量后，通过调用预设神经网络模型能够从已有标准代码中得到与待处理自然语言描述内容匹配的代码对象，实现对已有标准代码中代码对象的复用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 代码 生成 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的代码生成方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待处理自然语言描述内容；/n得到所述待处理自然语言描述内容中各个词语的词向量；/n调用预设神经网络模型，得到所述预设神经网络模型输出的所述词向量对应的各个代码对象，所述预设神经网络模型指示已有自然语言描述内容中各个词语的词向量和已有标准代码中各个代码对象之间的映射关系；/n基于所述词向量对应的各个代码对象，生成所述待处理自然语言描述内容对应的代码。/n
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