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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明公开了一种基于代码规范化的代码生成优化方法，从而完成对大型语言模型生成的原代码的准确率提升。包括如下步骤：将用户对问题的文字描述输入现有工具生成原代码C0；根据先验知识对Python标准库中的模块以及其中的函数构建简单数据库D；规范化C0中的缩进得到C1；滤除C1中可能出现的“__main__块”和print、input、assert语句得到C2；对C2进行测试，获取测试结果T1，当测试不通过时，修复SyntaxError得到C3；对C3进行测试，获取测试结果T2，当测试不通过时，修复NameError得到C4；对C4进行测试，获取测试结果T3，当测试不通过时，通过逐步删除代码末端的函数尽可能地修复其余错误得到C5；最终向开发者输出代码C5或先前通过测试的代码作为原代码C0经过全部代码规范化流程后的最终优化结果。

主权项：1.一种基于代码规范化的代码生成优化方法，其特征在于：包括如下步骤：S101：将用户对问题的文字描述输入现有模型生成原代码C0；S102：根据先验知识对Python标准库中的模块以及其中的函数构建简单数据库D，在数据库D中构建出两个数据结构l和d，其中l存储从Python标准库中提取出的模块名，d存储从Python标准库提取出的函数名及其所属的模块名；S103：规范化C0中的缩进，将不同数量的空格形式的缩进替换为统一的制表符形式缩进，得到处理后的代码C1；S104：滤除C1中可能出现的“__main__块”和print、input、assert语句，得到处理后的代码C2；S105：对代码C2进行初步测试，获取初步测试的结果T1,该结果包含两部分：1测试结果R，R为通过未通过；2如果未通过，给出引起错误的类型ET以及对应错误信息EM；S106：如果T1中的R为测试通过，直接向开发者输出C2；否则基于T1中的ET，修复发生的SyntaxError，得到处理后的代码C3，对C3再次执行测试，获取测试结果T2，T2与T1的结构相同；修复SyntaxError的过程包含如下具体步骤：获取到C2中的最后一个函数，随后将该函数从C2中移除；S107：如果T2中的R为测试通过，直接向开发者输出C3；否则基于T2中的ET与先前建立的简单数据库D，修复发生的NameError，得到处理后的代码C4，对C4再次执行测试，获取测试结果T3，T3与T1的结构相同；修复NameError的过程包含如下具体步骤：基于T2中的EM，获取引发EM的函数模块名称N，若N不在简单数据库D之中，那么不对C3做任何改动，否则添加该函数模块的import语句，实现对C3的更新；随后对更新后的C3进行测试，获取测试结果，实现对T2的更新，T2与T1的结构相同；循环上述步骤，直至代码通过测试或N不在简单数据库D之中时退出循环；S108：如果T3中的R为测试通过，直接向开发者输出C4；否则逐步删除代码末端的函数，直至代码中仅含一个函数或代码通过测试，此时得到处理后的代码C5；S109：向开发者输出代码C5作为原代码C0经过全部代码规范化流程后的最终优化结果。

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百度查询： 重庆大学 一种基于代码规范化的代码生成优化方法