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[发明专利]基于双模态联合建模的软件设计模式推荐方法-CN202211083423.5在审
发明人：林鸿飞;汶东震 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于双模态联合建模的软件设计模式推荐方法，充分利用深度语言模型对自然语言和程序语言联合建模来解决向用户推荐软件设计模式的任务。首先构建用于软件设计模式推荐的语料库，其次将用户需求文本和软件源代码转化为实数特征向量，然后构建双模态联合建模的软件设计模式推荐模型并将两种不同模态的特征向量输入进行交互匹配，最后面向用户需求实现软件设计模式推荐。本发明能够向用户提供符合其需求的软件设计模式候选列表，且相较于其他模型具有更加精准的推荐效果，证明了基于双模态联合建模的软件设计模式推荐方法的实用性。
基于双模联合建模软件设计模式推荐方法

[发明专利]基于KNN解码增强的代码摘要生成方法及系统-CN202210922180.3在审
发明人：林鸿飞;张帆;汶东震 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本发明公开了基于KNN解码增强的代码摘要生成方法及系统，基于代码摘要模型中的编码器对代码序列上下文语义信息进行向量表示；基于模型中的解码器对向量进行解码输出对应的预测摘要；同时在解码器后创新性的加入一个基于标注语料训练得到的存储向量‑单词数据对的离线数据库，使得模型每个时间步的预测同时对原模型解码器端的输出和使用KNN算法参考离线数据库的判断进行加权概率分布。本发明使用非参数的方法将KNN加入原模型的概率输出分布函数上，在原本输出的基础上起到了解码增强的作用，证明了基于KNN解码增强的代码摘要生成方法及系统的实用性，提高了模型对代码摘要的质量，以及模型的泛化性，同时降低了模型的迁移难度。
基于 knn 解码增强代码摘要生成方法系统