【技术实现步骤摘要】
一种基于数据增强和语义感知的Bash代码注释自动生成方法
[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种基于数据增强和语义感知的Bash代码注释自动生成方法。
技术介绍
[0002]Shell是开发人员和Linux操作系统之间进行交互的接口。当前Linux操作系统支持不同类型的shell，其中Bash是Linux默认的shell命令语言，并且在程序开发过程中应用较为广泛。和传统的编程语言C语言、Java语言、Python语言等相比，Bash语言的使用场景较少，但是Bash语言在Linux系统的开发和维护过程中的作用仍然不可忽视。除此之外，Bash语言还具有应用领域广泛以及语言灵活等特点。
[0003]对于不熟悉Bash语言的开发人员来说，使用Bash语言在完成开发和维护任务时仍具有一定困难。截止到目前为止，在开发人员问答网站Stack Overflow上共有90,798条与“shell”关键词相关的问答帖子，有151,556条与“bash”关键词相关的问答帖子，可以看出对于Bash语言不熟悉的开发人员来说，在...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于数据增强和语义感知的Bash代码注释自动生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将NL2Bash研究和NLC2CMD竞赛共享的语料库合并去重，最终构建了一个包含10,592个样本的高质量语料库，设定语料库的格式为<Bash代码段，英文描述>；S2、对构建的语料库随机划分成训练集、验证集和测试集；S3、构建预训练模型CodeBERT和NP
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GD对抗训练方法；S4、使用CodeBERT生成词嵌入E1，并沿着损失函数上升的方向在Embedding层使用NP
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GD对抗方法添加扰动，生成一系列对抗例子E2；S5、使用所述步骤S3得到的词嵌入E1和对抗例子E2对预训练模型CodeBERT继续微调，输出12层表征信息CLS
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；S6、使用LSTM+Attention构建语义感知层，输出融合向量h；S7、使用Transformer解码器解码所述步骤S6得到的融合向量h，输出相应Bash代码注释。2.根据权利要求1所述的基于数据增强和语义感知的Bash代码注释自动生成方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下步骤：S11：将NL2Bash研究和NLC2CMD竞赛共享的语料库合并；S12：将文件名、文件路径和URL信息用File、Path和URL代替；S13：将处理后的语料库去重。3.根据权利要求1所述的基于数据增强和语义感知的Bash代码注释自动生成方法，其特征在于，所述步骤S2中，将不中S1得到的语料库按照80％：10％：10％的比例随机划分为训练集、测试集和验证集。4.根据权利要求1所述的基于数据增强和语义感知的Bash代码注...
【专利技术属性】
技术研发人员：鞠小林，沈逸恒，陆煜榕，陈翔，沈昊，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：
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