基于深度学习及代码上下文结构和文本信息的API推荐方法

授权

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融合代码结构和文本信息的API推荐方法。本发明包括通过对大量包含目标API的源代码进行解析，构造大量的训练样本；构造融合代码结构和文本信息的深度学习网络；通过训练样本对深度学习网络进行训练，得到训练好的深度学习网络；用训练好的深度学习网络进行智能化API推荐；本发明中，设计了用于表示代码上下文的API上下文图、处理代码文本信息的方法以及对代码结构和文本信息进行融合学习的深度学习网络。本发明为软件开发人员提供基于代码上下文的智能化API推荐，在开发人员已经编写好的代码的基础上为其逐行推荐可能会用到的API，包括API方法调用、成员变量访问，控制语句以及变量和对象实例声明等。

基本信息

专利标题：

基于深度学习及代码上下文结构和文本信息的API推荐方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111966817A

申请号：

CN202010723230.6

公开（公告）日：

2020-11-20

申请日：

2020-07-24

授权号：

CN111966817B

授权日：

2022-05-20

发明人：

彭鑫陈驰赵文耘

申请人：

复旦大学

申请人地址：

上海市杨浦区邯郸路220号

代理机构：

上海正旦专利代理有限公司

代理人：

陆飞

优先权：

CN202010723230.6

主分类号：

G06F16/335

IPC分类号：

G06F16/335 G06F16/36 G06F16/35 G06N3/08 G06F40/284 G06F8/33

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F16/335

•••基于附加数据的过滤，例如用户或组配置文件

法律状态

2022-05-20 ：

授权

2020-12-08 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 16/335
申请日 : 20200724

2020-11-20 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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