【摘 要】
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随着移动互联网的快速发展,伴随着的是用户需求的快速增长,为解决用户海量的需求,开发者需要开发出大量的应用。理解已有程序代码是许多软件开发任务的基本步骤,如何才能快速地分析出代码所实现的功能,并尽可能地压缩程序开发和维护流程,已经成为软件工程领域的热点问题,具有十分重要的现实意义和经济意义。传统的程序分类任务只能依赖大量的人力进行人工标注,效率低下。有学者从自然语言处理领域借鉴经验,将深度学习引入到
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随着移动互联网的快速发展,伴随着的是用户需求的快速增长,为解决用户海量的需求,开发者需要开发出大量的应用。理解已有程序代码是许多软件开发任务的基本步骤,如何才能快速地分析出代码所实现的功能,并尽可能地压缩程序开发和维护流程,已经成为软件工程领域的热点问题,具有十分重要的现实意义和经济意义。传统的程序分类任务只能依赖大量的人力进行人工标注,效率低下。有学者从自然语言处理领域借鉴经验,将深度学习引入到程序语言处理领域,提升程序代码的理解速度。此前的研究使用的是传统卷积神经网络或者循环神经网络作为分类模型,但由于程序具有较强的局部语义结构特征和长期依赖,导致这种简单移植的策略效果并不理想。又有学者提出使用基于抽象语法树的向量表示来表征代码,通过抽象语法树来保留代码中的局部语义结构特征,这种方式取得了一定的进展。本文在以往研究的基础之上,提出了一种基于ConvTransformer的程序代码分类研究模型,通过在词嵌入中添加位置信息,使用Transformer的注意力机制来捕获程序代码的局部语义结构特征和长期依赖,模型通过位置编码来学习到代码词的位置关系。本文在程序语言类别分类实验和程序功能类别分类实验中进行多种模型的对比。在程序语言类别分类实验的分类准确率达到97.5%,在程序功能类别分类实验中准确率达到85.6%,证明了该模型具有一定的有效性和先进性。
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