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申请/专利权人：厦门大学

摘要：本发明公开了一种基于抽象语法树结构信息增强的代码生成方法和介质，其中方法包括：获取人工标注的代码生成数据，其中，代码生成数据包括自然语言句子和对应的目标代码；采用解析器对目标代码进行解析，以得到目标代码对应的抽象语法树，以便根据抽象语法树得到抽象语法树的预测序列，并将自然语言句子和抽象语法树的预测序列作为训练数据；建立代码生成模型，并使用训练数据对代码生成模型进行训练，其中，代码生成模型包括编码器、解码器、历史信息增强模块和未来信息增强模块；将获取的待处理的自然语言句子输入到训练好的代码生成模型进行转换，以生成待处理的自然语言句子对应的目标代码和抽象语法树，从而减小模型的预测误差。

主权项：1.一种基于抽象语法树结构信息增强的代码生成方法，其特征在于，包括以下步骤：获取人工标注的代码生成数据，其中，所述人工标注的代码生成数据包括自然语言句子和对应的目标代码；采用所述目标代码对应的解析器对所述目标代码进行解析，以得到所述目标代码对应的抽象语法树，以便根据所述抽象语法树得到所述抽象语法树的预测序列，并将所述自然语言句子和所述抽象语法树的预测序列作为训练数据；建立基于抽象语法树结构信息增强的代码生成模型，并使用所述训练数据对所述基于抽象语法树结构信息增强的代码生成模型进行训练，以得到训练好的基于抽象语法树结构信息增强的代码生成模型，其中，所述基于抽象语法树结构信息增强的代码生成模型包括编码器、解码器、历史信息增强模块和未来信息增强模块；获取待处理的自然语言句子，并将所述待处理的自然语言句子输入到所述训练好的基于抽象语法树结构信息增强的代码生成模型进行转换，以生成所述待处理的自然语言句子对应的目标代码和抽象语法树；其中，在使用所述训练数据对所述基于抽象语法树结构信息增强的代码生成模型进行训练的过程中，在所述解码器生成隐状态时调用所述历史信息增强模块和所述未来信息增强模块增强当前隐状态包含的抽象语法树的信息，以得到更新后的隐状态；并使用梯度反向传播算法在训练中更新模型所有模块的参数；其中，根据以下公式得到更新后的隐状态： 其中，st为t时刻的隐状态，hct为t时刻的历史信息，fct为t时刻的未来信息，ct为对编码器的表示使用注意力机制得到的上下文信息，W为参数矩阵,:为向量拼接操作。

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百度查询： 厦门大学 基于抽象语法树结构信息增强的代码生成方法