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摘要：一种基于软件演化的API调用序列代码智能生成方法及装置，该方法采用编码器‑解码器的神经网络模型执行，包括：接收想要实现的代码对应的软件版本描述、所需的功能描述；接收原始代码并将其转换为目标代码序列；接收原始代码所需的配置文件并将其转换为配置文件代码序列；分别将功能描述、目标代码序列、以及配置文件代码序列进行编码和位置编码，以及通过注意力模块、addnorm层进行一系列处理，对编码器‑解码器的神经网络模型进行训练，直至训练结果收敛，获得基于软件演化的智能生成API调用序列代码的模型，通过该模型获得所需代码。根据本发明技术方案，能够针对指定版本软件，根据用户需求描述，生成满足用户需求的高质量API调用序列代码。

主权项：1.一种基于软件演化的API调用序列代码智能生成方法，该方法采用编码器-解码器的神经网络模型执行，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，接收用户输入，用户输入包括所需代码对应的软件版本描述、所需的功能描述；步骤2，接收原始代码并将其转换为目标代码序列，目标代码序列指的是将原始代码转换为1个行向量表示，行向量表示中的每个元素与原始代码中的每个元素一一对应；步骤3，接收原始代码所需的配置文件并将其转换为配置文件代码序列，配置文件代码序列为将原始代码所需的配置文件转换为一个行向量表示，行向量表示中的每个元素与原始配置文件中的元素一一对应；步骤4，分别将功能描述、目标代码序列、以及配置文件代码序列进行编码，维度为自定义；步骤5：分别将功能描述、目标代码序列、以及配置文件代码序列进行位置编码；步骤6：通过自注意力模块，分别将步骤4、5中的编码向量合并；步骤7：根据公式1以及残差连接归一化层对步骤6的结果进行计算，以得到功能描述计算结果，其中，先根据公式（1）进行计算，之后进行addnorm计算： 1在公式1中，softmax为归一化指数函数，是矩阵K的列数，分别是注意力模块的Q输入、K输入和V输入；步骤8：将步骤1接收的软件版本描述与步骤7中的功能描述计算结果合并；步骤9：将步骤8中的结果看作K与V，步骤7中的功能描述计算结果作为Q，通过公式1进行D-T注意力计算，D-T注意力计算指的是功能描述-目标代码序列注意力计算；步骤10：将步骤9的计算结果再次进行AddNorm层计算；步骤11：将步骤8中的结果一个作为K，提取步骤8结果中的应用编程接口API作为V，步骤7中的功能描述计算结果作为Q，通过公式1进行D-T注意力计算；步骤12：对步骤11中的计算结果再次进行AddNorm层计算；步骤13：将步骤8中的计算结果作为K与V，步骤7中的计算结果里面的配置文件代码结果作为Q，通过公式1进行D-C注意力计算，D-C注意力计算指的是功能描述-目标配置文件注意力计算；步骤14：对步骤13中的结果进行AddNorm层计算；步骤15：步骤14、12、10的结果进行AddNorm层计算；步骤16：重复步骤1-15，对所述编码器-解码器的神经网络模型进行训练，直至训练结果收敛；步骤17：步骤16结束后，获得基于软件演化的智能生成API调用序列代码的模型；步骤18：基于从用户接收的输入软件版本及功能描述，通过步骤17得到的模型，获得所需代码。

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百度查询： 北京航空航天大学 一种基于软件演化的API调用序列代码智能生成方法及装置