[发明专利]一种基于深度神经网络的代码片段推荐方法与装置有效
| 申请号： | 201911334527.7 | 申请日： | 2019-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN111142850B | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 李伟湋;艾磊;邵宜超;黄志球 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F8/20 | 分类号： | G06F8/20;G06F8/41;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 孟红梅 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的代码片段推荐方法与装置，包括：从收集的代码片段中提取代码元素，包括方法名、参数与返回值、逻辑信息和代码语句，从注释文档中提取描述信息，将代码元素与描述信息共同嵌入到高维向量空间中进行模型训练；对于给定代码库提取其中每个方法的代码元素，使用经过训练的模型计算代码向量；当用户查询到达时，返回与查询向量接近的向量对应代码片段。与现有技术相比，本发明学习源代码和自然语言查询的统一向量表示，以便可以根据它们的向量来检索与查询语义相关的代码段。并且充分考虑了语句顺序、代码结构等各项元素信息，使得推荐的代码片段与查询之间的相似度更高，用户能够更好的使用推荐的代码片段。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 代码 片段 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
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