技術(shù)特征：

1.一種多維源代碼表征學(xué)習(xí)方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述獲取源代碼的詞法單元token序列、抽象語法樹ast、程序依賴圖pdg，包括：

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述token序列獲取所述源代碼的屬性特征向量，包括：

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述token序列構(gòu)建初始詞匯表，包括：

5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述ast獲取所述源代碼的結(jié)構(gòu)特征向量，包括：

6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述pdg獲取所述源代碼的語義特征向量，包括：

7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，其中，所述代表特征至少包括以下之一：

8.一種多維源代碼表征學(xué)習(xí)裝置，其特征在于，包括：

9.如權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，其中，所述第二獲取模塊還用于，

10.如權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，其中，所述第二獲取模塊還用于，

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種多維源代碼表征學(xué)習(xí)方法和裝置，包括：獲取源代碼的詞法單元Token序列、抽象語法樹AST、程序依賴圖PDG；根據(jù)Token序列獲取源代碼的屬性特征向量，根據(jù)AST獲取源代碼的結(jié)構(gòu)特征向量，根據(jù)PDG獲取源代碼的語義特征向量，實(shí)現(xiàn)了將源代碼的語義信息表示為稠密低維實(shí)值向量，在低維空間中高效計(jì)算實(shí)體和關(guān)系的語義聯(lián)系。通過對(duì)屬性特征向量、結(jié)構(gòu)特征向量、語義特征向量進(jìn)行特征融合處理，獲取源代碼的多維表征，實(shí)現(xiàn)了對(duì)代碼信息的充分利用，以更加全面準(zhǔn)確與智能化的方式提高下游代碼任務(wù)的準(zhǔn)確率。

技術(shù)研發(fā)人員：馬銳,王丹,任靜雯,陳逸軒,陳泓銘
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京理工大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21