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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京信息工程大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于跨模態(tài)信息融合的代碼摘要生成方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119166214B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411672757.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F8/73；該發(fā)明授權(quán)一種基于跨模態(tài)信息融合的代碼摘要生成方法及系統(tǒng)是由曹宇新;許小龍;項(xiàng)昊龍;劉琦;程勇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于跨模態(tài)信息融合的代碼摘要生成方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于跨模態(tài)信息融合的代碼摘要生成方法及系統(tǒng)，方法包括：由公共數(shù)據(jù)集中獲取訓(xùn)練源代碼，通過(guò)解析單元對(duì)訓(xùn)練源代碼進(jìn)行解析獲得標(biāo)記序列特征、AST節(jié)點(diǎn)特征和CFG節(jié)點(diǎn)特征；將標(biāo)記序列特征、AST節(jié)點(diǎn)特征和CFG節(jié)點(diǎn)特征輸入編碼單元和解碼單元獲得訓(xùn)練代碼摘要；將訓(xùn)練源代碼中實(shí)際摘要作為真實(shí)標(biāo)簽，根據(jù)訓(xùn)練代碼摘要和真實(shí)標(biāo)簽計(jì)算訓(xùn)練損失，根據(jù)訓(xùn)練損失對(duì)代碼摘要生成器的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，重復(fù)迭代直至達(dá)到訓(xùn)練終止條件輸出訓(xùn)練后的代碼摘要生成器；本發(fā)明獲取源代碼特征序列的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系，提取特征間的深層次關(guān)聯(lián)，從而生成更加準(zhǔn)確、自然的代碼摘要。

本發(fā)明授權(quán)一種基于跨模態(tài)信息融合的代碼摘要生成方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于跨模態(tài)信息融合的代碼摘要生成方法，其特征在于，包括：由工具數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取新增源代碼，將新增源代碼輸入至預(yù)訓(xùn)練的代碼摘要生成器獲得新增代碼摘要；所述代碼摘要生成器包括解析單元、編碼單元和解碼單元；構(gòu)建代碼摘要生成器的過(guò)程包括：由公共數(shù)據(jù)集中獲取訓(xùn)練源代碼，通過(guò)解析單元對(duì)訓(xùn)練源代碼進(jìn)行解析獲得標(biāo)記序列特征、AST節(jié)點(diǎn)特征和CFG節(jié)點(diǎn)特征；將標(biāo)記序列特征、AST節(jié)點(diǎn)特征和CFG節(jié)點(diǎn)特征輸入至編碼單元，對(duì)AST節(jié)點(diǎn)特征進(jìn)行圖卷積、圖注意力和位置編碼信息融合獲得第一特征矩陣；對(duì)CFG節(jié)點(diǎn)特征進(jìn)行圖卷積、圖注意力和位置編碼信息融合獲得第二特征矩陣，過(guò)程包括：首先對(duì)CFG節(jié)點(diǎn)特征的前向聚合表示與后向聚合表示賦初值，表達(dá)公式為： ；其中，表示CFG節(jié)點(diǎn)特征的前向聚合初始表示矩陣，表示CFG節(jié)點(diǎn)特征的后向聚合初始表示矩陣，表示CFG節(jié)點(diǎn)特征的初始表示矩陣；將CFG節(jié)點(diǎn)特征的后向聚合初始表示和前向聚合初始經(jīng)過(guò)GNN模塊進(jìn)行圖卷積和圖注意力處理獲得前向聚合矩陣和后向聚合矩陣，對(duì)前向聚合矩陣和后向聚合矩陣進(jìn)行拼接和最大池化處理獲得中間特征圖； ； ；公式中，為第n個(gè)GNN模塊的輸出特征；為經(jīng)過(guò)第n個(gè)GNN模塊前向聚合更新后的CFG節(jié)點(diǎn)表示；為經(jīng)過(guò)第n個(gè)GNN模塊后向聚合更新后的CFG節(jié)點(diǎn)表示；||為拼接操作；為最大池化函數(shù)；為輸出特征中的第2d-1維度特征；為輸出特征中的第2d維度特征；將CFG節(jié)點(diǎn)特征經(jīng)過(guò)N個(gè)堆疊的GNN模塊進(jìn)行圖卷積和圖注意力處理獲得中間特征圖；對(duì)中間特征圖進(jìn)行位置編碼信息融合獲得第二特征矩陣；將標(biāo)記序列特征輸入至編碼器中的codebert預(yù)訓(xùn)練模型獲得第三特征矩陣；對(duì)第三特征矩陣進(jìn)行位置編碼信息融合獲得序列特征矩陣；將第一特征矩陣和序列特征矩陣進(jìn)行特征融合獲得標(biāo)記融合表征，過(guò)程包括：將序列特征矩陣與查詢權(quán)重矩陣相乘獲得查詢矩陣；將第一特征矩陣與鍵權(quán)重矩陣相乘獲得鍵矩陣；將第一特征矩陣與值權(quán)重矩陣相乘獲得值矩陣；表達(dá)公式為： ； ； ；公式中，為查詢權(quán)重矩陣；為鍵權(quán)重矩陣；為值權(quán)重矩陣；根據(jù)查詢矩陣、鍵矩陣和值矩陣計(jì)算獲得標(biāo)記融合表征，表達(dá)公式為： ；公式中，為激活函數(shù)；為特征嵌入維度；將第一特征矩陣和第二特征矩陣輸入至編碼器中的自注意力機(jī)制獲得抽象代碼樹(shù)表征和控制流圖表征，過(guò)程包括：將第一特征矩陣與查詢權(quán)重矩陣、鍵權(quán)重矩陣以及值權(quán)重矩陣相乘獲得查詢矩陣、鍵矩陣和值矩陣；采用激活函數(shù)根據(jù)查詢矩陣、鍵矩陣和值矩陣計(jì)算獲得抽象代碼樹(shù)表征；將第二特征矩陣與查詢權(quán)重矩陣、鍵權(quán)重矩陣以及值權(quán)重矩陣相乘獲得查詢矩陣、鍵矩陣和值矩陣；采用激活函數(shù)根據(jù)查詢矩陣、鍵矩陣和值矩陣計(jì)算獲得控制流圖表征；將標(biāo)記融合表征、抽象代碼樹(shù)表征和控制流圖表征輸入至解碼單元獲得訓(xùn)練代碼摘要；將訓(xùn)練源代碼中實(shí)際摘要作為真實(shí)標(biāo)簽，根據(jù)訓(xùn)練代碼摘要和真實(shí)標(biāo)簽計(jì)算訓(xùn)練損失，根據(jù)訓(xùn)練損失對(duì)代碼摘要生成器的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，重復(fù)迭代直至達(dá)到訓(xùn)練終止條件輸出訓(xùn)練后的代碼摘要生成器。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人南京信息工程大學(xué)，其通訊地址為：210044 江蘇省南京市江北新區(qū)寧六路219號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。