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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利一种文档指导的API使用序列搜索方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116301824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310131203.3，技术领域涉及：G06F8/36；该发明授权一种文档指导的API使用序列搜索方法是由苏小红;魏宏巍;郑伟宁;陶文鑫;蒋远设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文档指导的API使用序列搜索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文档指导的API序列搜索方法，所示方法包括如下步骤：步骤1：通过挖掘API文档仓库获取API集合以及API文档字典；步骤2：通过挖掘代码仓库构建数据集以及用于搜索的API使用序列数据库；步骤3：对原始数据进行预处理，并将其转化成能被深度学习模型处理的特征向量；步骤4：构建网络模型；步骤5：训练网络模型，并使用训练好的网络模型实现API使用序列搜索。本发明通过将API文档作为模型训练的指导信息，辅助实现跨模态注意力与跨模态相似度计算，能够缓解功能描述和API使用序列之间的语义鸿沟问题，从而提高搜索的准确率。

本发明授权一种文档指导的API使用序列搜索方法在权利要求书中公布了：1.一种文档指导的API序列搜索方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤1：挖掘API文档仓库通过挖掘API文档仓库获取API集合SAPI以及API文档字典DAPI2doc，为从源代码中抽取API使用序列以及实现文档指导的跨模态注意力和匹配提供数据基础；步骤2：挖掘代码仓库通过挖掘代码仓库构建由“功能描述-API使用序列-API文档序列”三元组构成的数据集Dset以及用于搜索的API使用序列数据库Dbase；步骤3：数据的预处理与表示对原始功能描述、API使用序列和API文档序列进行预处理，并将其转化成能被深度学习模型处理的特征向量Xdesc、Xapi和Xdoc；步骤4：网络模型的构建构建网络模型，实现功能描述、API使用序列与API文档序列的特征提取，以及功能描述与API使用序列的相似度计算，所述网络模型包含模态内特征提取模块、文档指导的跨模态注意力模块和文档指导的跨模态匹配模块，其中：模态内特征提取模块用于提取各个模态数据的内部语义；文档指导的跨模态注意力模块用于不同模态数据之间的跨模态语义；文档指导的跨模态匹配模块用于给出功能描述和API使用序列的相似度；具体步骤如下：步骤41：在功能查询、API使用序列和API文档序列的向量表示Xdesc、Xapi和Xdoc中加入正余弦位置编码，以建模单词、API或API文档在序列中的位置信息；步骤42：模态内特征提取阶段分别使用三个不同的多头自注意力模型提取Xdesc、Xapi以及Xdoc的语义特征，得到模态内的语义表示和步骤43：文档指导的跨模态注意力阶段在文档指导的跨模态注意力模块中，以模态内语义表示和为输入，得到各自的模态间语义表示和步骤44：文档指导的跨模态相似度计算阶段步骤441、在文档指导的跨模态匹配模块中，通过融合API使用序列和API文档序列的表示，得到包含文档信息的API使用序列的表示步骤442、通过沿着单词或API方向的最大池化操作，将功能查询和API使用序列转化为单个向量表示和步骤443、计算和的余弦相似度e，作为功能查询和API使用序列的匹配分数；步骤5：网络模型的训练与API使用序列搜索训练网络模型，并使用训练好的网络模型实现API使用序列搜索。

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