文档处理、代码生成方法，电子设备及存储介质技术

本发明专利技术实施例涉及深度学习领域，公开了一种文档处理、代码生成方法、电子设备及存储介质。通过对需求文档进行结构解析，将解析出的结构元素进行分区，以树结构存储各标题的分区信息，采用预设的需求节点匹配规则，从非叶子节点中识别出需求节点，并从需求节点中确定出最小完整需求节点；以树中各节点所对应的分区信息作为训练样本，对预训练模型进行微调，得到用于分辨给定的分区信息所对应的节点是否为最小完整需求节点的目标模型，从而准确地实现对需求文档进行最小完整需求的分析和拆解，以及基于微调后的预训练模型从待识别的需求文档中拆解出最小完整需求，快速准确的生成相应代码，从而提高代码生成效率，缩短软件项目开发周期。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及深度学习领域，特别涉及一种文档处理、代码生成方法，电子设备及存储介质。

技术介绍

1、在大型软件开发项目中，众多的需求文档需要被细化为具体的需求，针对每种需求形成相应的开发任务，并且自动分配给相应的开发团队，同时提供必要的上下文信息，以最终完成代码级的开发成果。相关技术界已经普遍认识到，对需求文档进行需求分析和理解往往需要耗费大量人力和时间资源，且难以确保其准确性和一致性，这一问题在大型和复杂项目中尤为显著。此外，在许多情况下，将需求文档中的需求手动转化为代码的过程不仅效率低下，而且容易出错，尤其是在需求不断变化的环境中。

技术实现思路

1、本专利技术实施方式的目的在于提供一种文档处理、代码生成方法，电子设备及存储介质，能够自动化地对需求文档进行需求分析和拆解，并基于拆解后所获得的最小完整需求直接生成代码，提高了代码生成效率，缩短软件项目开发周期。

2、为解决上述技术问题，本专利技术的实施方式提供了一种文档处理方法，包括：

3、对需求文档进行结构解析，将解析出的结构本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种文档处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对需求文档进行结构解析，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预设的需求节点匹配规则，从所述非叶子节点中识别出需求节点，包括：

4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述采用预设的需求节点匹配规则，从所述非叶子节点中识别出需求节点，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以所述树中的最小完整需求节点和非最小完整需求节点所对应的分区信息作为训练样本，对预训练模型进行微调，包括：

6.一种代码生成方法，其特征...

【技术特征摘要】

1.一种文档处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对需求文档进行结构解析，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预设的需求节点匹配规则，从所述非叶子节点中识别出需求节点，包括：

4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述采用预设的需求节点匹配规则，从所述非叶子节点中识别出需求节点，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以所述树中的最小完整需求节点和非最小完整需求节点所对应的分区信息作为训练样本，对预训练模型进行微调，包括：

6.一种代码生成方法，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾立新，
申请(专利权)人：北京数据项素智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：