[发明专利]一种基于对偶强化学习的代码-注释转换方法有效
| 申请号： | 202010085043.X | 申请日： | 2020-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN111290756B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 陈荣;唐文君 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06F8/40 | 分类号： | G06F8/40;G06N3/0442;G06N3/047;G06N3/084;G06N3/092 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对偶强化学习的代码‑注释转换方法，包括：将代码转换成注释阶段：建立代码注释生成模型，将代码转换为词向量，使用LSTM双向神经网络对代码词向量中的序列和结构信息进行特征提取；使用注意力机制对词向量中的各个词分配权重得到每个词的权重；对各词向量及其权重进行融合，使用梯度下降法计算每个词被选择的概率；对每个词的权重和每个词被选择的概率进行对偶约束；使用BLEU评估方法计算每个序列和数据集中的标准注释的匹配程度，并除以n求平均值作为每个词在的强化学习中的奖励值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对偶 强化 学习 代码 注释 转换 方法 | ||
【主权项】：
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