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龍圖騰網恭喜合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院(安徽省人工智能實驗室)申請的專利一種編程教育場景下的智能代碼補全方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119556901B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510117050.6，技術領域涉及：G06F8/33；該發明授權一種編程教育場景下的智能代碼補全方法是由朱林波;李嘉豪;陸君宇;丁軍設計研發完成，并于2025-01-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種編程教育場景下的智能代碼補全方法在說明書摘要公布了：本發明涉及代碼補全技術領域，公開了一種編程教育場景下的智能代碼補全方法，包括：通過預設了編程學習者身份的通用大語言模型，模擬不同風格學生的作答代碼；對擴充數據集中作答代碼的每個符號進行編碼，將得到的編碼序列輸入大語言模型，大語言模型依據編碼序列上文預測編碼序列的下一個符號，通過最小化交叉熵損失來優化大語言模型預測精度，得到補全模型；將學生的作答代碼輸入至完成訓練的補全模型，得到初始推薦列表，選擇初始列表中與場景信息最相關的三個符號，并在初始推薦列表中提升三個符號的位次，生成最終推薦列表。本發明借助場景信息優化推薦列表，可以有效提高編程教育場景下的推薦質量。

本發明授權一種編程教育場景下的智能代碼補全方法在權利要求書中公布了：1.一種編程教育場景下的智能代碼補全方法，其特征在于，包括：通過預設了編程學習者身份的通用大語言模型，模擬不同風格學生的作答代碼，得到擴充數據集；對擴充數據集中作答代碼的每個符號進行編碼，將得到的編碼序列輸入大語言模型，大語言模型依據編碼序列上文預測編碼序列的下一個符號，并通過計算交叉熵損失來評估預測符號概率分布與目標符號概率分布間的差異；通過最小化交叉熵損失來優化大語言模型預測精度，得到補全模型；將學生的作答代碼輸入至完成訓練的補全模型，得到初始推薦列表，結合當前知識點與題目信息形成場景信息：當學生練習知識點knowledge下的題目question時，學生的作答代碼會實時輸入至完成訓練的補全模型，計算出詞匯表中每個符號出現在作答代碼下一個位置的概率，并保留概率最大的前個符號，構成初始推薦列表，為初始推薦列表中的第K個符號；將知識點與題目進行拼接，獲取到場景信息scene，；表示拼接操作；選擇初始推薦列表中與場景信息最相關的個符號，并在初始推薦列表中提升選出的個符號的位次，生成最終推薦列表：使用BERT編碼器將場景信息編碼為場景信息向量；使用BERT編碼器將初始推薦列表中的每一個符號編碼為符號向量，獲得推薦列表向量；計算中的第i個符號向量與場景信息向量的相似度，；將最高的個相似度對應的符號的位次提升至少一位。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院(安徽省人工智能實驗室)，其通訊地址為：230000 安徽省合肥市高新區望江西路5089號,中國科學技術大學先進技術研究院未來中心B1205-B1208；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。