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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明公开一种基于大语言模型思维链的层次化代码摘要生成方法，包括：步骤1输入一个代码模块命名为M，M包含若干代码文件；步骤2将M代码文件中的源代码作为提示词输入大语言模型，得到文件级别的代码摘要；步骤3将获得的代码摘要按照“文件名‑‑‑摘要”的格式拼接为新提示词；步骤4使用静态分析工具提取M中代码文件之间的调用关系，生成代码模块图模型G；步骤5设计启发式代码文件权重计算算法，计算得到M中各个代码文件的权重；步骤6将代码文件权重结合步骤3得到的提示词作为新提示词输入大语言模型，得到模块级代码摘要；本发明实现了高抽象层次的软件系统组件摘要生成，降低了开发人员理解程序难度，提高了开发效率。
主权项：1.一种基于大语言模型思维链的层次化代码摘要生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1输入一个代码模块，命名为M，所述代码模块M包含若干代码文件；步骤2对所述代码模块M中的每一个代码文件，将文件中的源代码作为提示词，输入大语言模型，得到文件级别的代码摘要；步骤3将所述步骤2获得的所有代码摘要按照“文件名---摘要”的格式拼接为新提示词；步骤4使用静态分析工具，提取所述代码模块M中代码文件之间的调用关系，生成代码模块图模型G；步骤5设计启发式代码文件权重计算算法，计算得到所述代码模块M中各个代码文件的权重；步骤6将所述步骤5得到的代码文件权重结合所述步骤3得到的提示词作为新的提示词输入大语言模型，得到模块级代码摘要。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种基于大语言模型思维链的层次化代码摘要生成方法
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