[发明专利]面向基于深度学习的代码注释生成模型鲁棒性提升方法在审
| 申请号： | 202011178831.X | 申请日： | 2020-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN112270358A | 公开（公告）日： | 2021-01-26 |
| 发明（设计）人： | 周宇;张晓晴;沈娟娟 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 贺翔 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向基于深度学习的代码注释生成模型鲁棒性提升方法，步骤如下：利用已公开的数据集训练基于深度学习的代码注释生成模型和基于深度神经网络的代码编码网络；利用上述训练后的代码注释生成模型和代码编码网络，对所用的数据集中训练数据集上的每一条数据采用基于变量名替换的方法生成对抗样本；将生成的训练集上的对抗样本与训练数据集样本按照1：1混合，以保证模型参数不变的情况下重新训练模型。本发明的方法提升了代码注释生成模型对对抗样本的防御能力，提高了代码注释生成模型在异常情况下的可靠性，进一步保证生成注释质量。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 基于 深度 学习 代码 注释 生成 模型 鲁棒性 提升 方法 | ||
【主权项】：
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