[发明专利]一种基于深度学习的交互式API代码片段推荐方法在审
| 申请号： | 202010727140.4 | 申请日： | 2020-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN111966818A | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 彭鑫;陈驰;赵文耘 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06F16/335 | 分类号： | G06F16/335;G06F16/35;G06F16/34;G06N3/08;G06F8/33 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于软件工程技术领域，具体为一种基于深度学习的交互式API代码片段推荐方法。本发明通过对大量包含目标API的源代码进行解析来构造大量的训练样本；使用深度学习模型中的Encoder‑Decoder模型框架实例化深度学习网络，包括Seq2Seq模型、Transformer模型或Graph2Seq模型，并用训练样本训练深度学习模型，以用于预测推荐；根据深度学习模型的推荐结果，通过后处理方式来优化推荐结果；所述后处理方式包括：启发式束搜索、聚类以及交互式意图选择。本发明为软件开发人员提供基于代码上下文的智能化多行API代码推荐，在开发人员已经编写好的代码的基础上为其推荐多行API代码，从而辅助开发人员完成当前代码的开发。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 交互式 api 代码 片段 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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