[发明专利]一种软件程序的智能解析方法有效
| 申请号： | 201810568286.1 | 申请日： | 2018-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN109101235B | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 王旭;孙海龙;张建;刘旭东 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F8/41 | 分类号： | G06F8/41 |
| 代理公司： | 北京中创阳光知识产权代理有限责任公司 11003 | 代理人： | 尹振启 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： |
本发明提出一种软件程序的智能解析方法，所述智能解析方法为基于AST的序列化神经网络，所述基于AST的序列化神经网络是一种层次化的向量表示方法，其实现步骤为，步骤1‑1：在最底层，将原始程序转化成AST之后进一步分割得到对应的代码块序列，所述代码块之间是有次序之分的，且与原始的语句顺序相吻合；步骤1‑2：每个代码块由一种递归式的编码器来将这种子树编码成向量e |
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| 搜索关键词： | 一种 软件 程序 智能 解析 方法 | ||
【主权项】：
1.一种软件程序的智能解析方法，所述智能解析方法为基于AST的序列化神经网络，所述基于AST的序列化神经网络是一种层次化的向量表示方法，其实现步骤为，步骤1‑1：在最底层，将原始程序转化成AST之后进一步分割得到对应的代码块序列，所述代码块之间是有次序之分的，且与原始的语句顺序相吻合；步骤1‑2：每个代码块由一种递归式的编码器来将这种子树编码成向量e1，e2，...，et；步骤1‑3：将得到的向量序列经过双向循环层以提取代码块之间的依赖特征；步骤1‑4：所有的时间步的多维特征经过池化层采样得到最终的单个向量表示形式。
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