一种代码摘要生成方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种代码摘要生成方法和装置，方法包括：对提取的代码特征进行编码，得到若干个状态向量；使用注意力机制将若干个状态向量聚合成一个聚合向量；对聚合向量和上一个输出向量进行解码，得到当前的输出向量，并以此得到所有的输出向量；使用双向模型将所有的输出向量相互联系作用，得到顺序优化的输出向量；根据顺序优化的输出向量依次得到输出词，按照输出词的顺序对所有输出词进行组合，得到代码摘要。使用基于双向模型的解码器，将所有的输出向量转换成顺序优化的输出向量，使得在生成代码摘要时，可以直接按照输出词的顺序对所有输出词进行组合，得到代码摘要，不仅提高了代码摘要的准确性，还改善了代码摘要生成的模型效果。

【技术实现步骤摘要】
一种代码摘要生成方法和装置
本专利技术属于计算机
，尤其涉及一种代码摘要生成方法和装置。
技术介绍
代码摘要生成旨在利用现有人工智能领域的自然语言处理技术，使得计算机可以理解代码的功能，并生成一句描述代码功能的摘要。这项技术能够帮助程序员更高效地阅读与理解代码，使得程序员能够更有效率地维护与修改程序。目前用于代码摘要生成的主流模型结构是encoder-decoderbasedattention，使用编码器将提取的代码特征编码成状态向量，使用注意力机制将编码器输出的若干状态向量聚合成一个状态向量，使用解码器将聚合的状态向量解码成一个个单词输出，最终得到一句摘要用来描述输入代码的功能。代码的特征主要有三种类型，第一种是代码的文本(plaintext)特征，第二种是代码的抽象语法树(AST)特征，第三种是代码的逻辑执行特征。代码的文本特征，顾名思义，就是直接使用代码的文本作为特征，在自然语言处理的翻译任务中，将英语翻译成中文时，我们直接使用英语文本作为特征，在代码摘要生成任务中，我们也直接使用代码文本作为特征。代本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种代码摘要生成方法，其特征在于，包括：/n对提取的代码特征进行编码，得到若干个状态向量；/n使用注意力机制将所述若干个状态向量聚合成一个聚合向量；/n对所述聚合向量和上一个输出向量进行解码，得到当前的输出向量，并以此得到所有的输出向量；/n使用双向模型将所述所有的输出向量相互联系作用，得到顺序优化的输出向量；/n根据所述顺序优化的输出向量依次得到输出词，按照输出词的顺序对所有输出词进行组合，得到代码摘要。/n

【技术特征摘要】
1.一种代码摘要生成方法，其特征在于，包括：
对提取的代码特征进行编码，得到若干个状态向量；
使用注意力机制将所述若干个状态向量聚合成一个聚合向量；
对所述聚合向量和上一个输出向量进行解码，得到当前的输出向量，并以此得到所有的输出向量；
使用双向模型将所述所有的输出向量相互联系作用，得到顺序优化的输出向量；
根据所述顺序优化的输出向量依次得到输出词，按照输出词的顺序对所有输出词进行组合，得到代码摘要。


2.根据权利要求1所述的代码摘要生成方法，其特征在于，在所述对提取的代码特征进行编码，得到若干个状态向量之前，还包括：
提取代码的特征，所述特征为代码的文本特征、抽象语法树特征或者逻辑执行特征。


3.根据权利要求1所述的代码摘要生成方法，其特征在于，当代码的特征为文本特征时，所述对提取的代码特征进行编码，得到若干个状态向量，包括：
使用能够处理序列的模型对代码的特征进行编码，满足以下式子：z1,z2,...,zm＝encoder(x)，encoder为能够处理序列的编码模型，x表示代码的特征、作为encoder的输入，z1,z2,...,zm分别为该模型输出的m个状态向量。


4.根据权利要求3所述的代码摘要生成方法，其特征在于，所述使用注意力机制将所述若干个状态向量聚合成一个聚合向量，包括：
使用注意力机制对m个状态向量进行聚合，得到聚合向量contextt，满足以下式子：其中v函数的输出是一个向量，ht-1表示第t-1个输出向量，a函数的输出是一个常量，a函数满足以下式子：v函数、a函数属于注意力机制中的函数。


5.根据权利要求4所述的代码摘要生成方法，其特征在于，所述对所述聚合向量和上一个输出向量进行解码，得到当前的输出向量，并以此得到所有的输出向量，包括：
对所述contextt和所述ht-1进行解码，得到第t个输出向量ht，满足以下式子：ht＝f(ht-1,contextt)，f为解码函数。


6.根据权利要求4所述的代码摘要生成方法，其特征在于，所述对所述聚合向量和上一个输出向量进行解码，得到当前的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈湘萍，黄少豪，周晓聪，郑子彬，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：广东;44