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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种层次化自适应代码生成方法、系统及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119248289B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411775766.7，技术领域涉及：G06F8/41；该发明授权一种层次化自适应代码生成方法、系统及介质是由高翠芸;廖清;刘川意;顾钊铨;韩培义;陈思榕设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种层次化自适应代码生成方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种层次化自适应代码生成方法、系统及介质，该方法包括：基于代码token类型预测模块分析待生成代码的上下文，识别下一个待生成token的基本类型，所述基本类型包括基本结构、代码逻辑和高级语义内容；基于解码层自适应选择算法，自动选择适当的模型层进行输出预测；利用三种不同的分类解码策略分别生成属于基本结构、代码逻辑和高级语义内容的token。本发明提高了LLMs在代码生成任务中的可靠性，使模型能够更有效地利用其内在各层次的知识，减少了生成代码的结构性或语义性错误，能有效确保生成代码的逻辑性和可执行性。

本发明授权一种层次化自适应代码生成方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种层次化自适应代码生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S10，基于代码token类型预测模块分析待生成代码的上下文，识别下一个待生成token的基本类型，所述基本类型包括基本结构、代码逻辑和高级语义内容；步骤S20，基于解码层自适应选择算法，自动选择适当的模型层进行输出预测；步骤S30，利用三种不同的分类解码策略分别生成属于基本结构、代码逻辑和高级语义内容的token；所述步骤S10包括：步骤S101，在自回归解码过程中，采用随距离衰减的代码感知注意力机制基于给定的已有的前序输出，识别下一个待生成的token的基本类型，记类型集合为T，T＝{结构token，逻辑token，语义token}；所述步骤S101包括：基于公式1计算三类token类型的概率分布：Pti|t1，t2，...，ti-1＝softmaxWahi-1+Wbct+b公式1；其中，Pti|t1，t2，...，ti-1表示在给定前序代码token序列t1，t2，...，ti-1的情况下，生成第i个token，ti属于某一类别的概率分布，hi-1是由先前生成的token序列计算出的隐藏状态，Wa、Wb和b是分类器的参数，ct表示上下文向量，计算得到的输出概率分布表示当前token属于三类中的哪一类；上下文向量ct是通过对前序token序列的隐藏状态进行加权求和得到的，为确保距离当前生成位置较近的上下文信息权重更大，而较远的上下文影响减弱，引入了距离衰减系数αj，该系数αj依据token与当前生成位置的距离呈指数衰减，具体计算公式为： 其中，αj表示第j个前序token的权重；i表示当前生成token的位置；e为自然常数，用于指数衰减计算，使得距离衰减遵循指数函数的特性；λ为距离衰减系数，用于控制权重的衰减速度；k表示对所有前序token位置的索引，范围为1≤ki；上下文向量ct通过衰减权重对前序隐藏状态加权求和得到：

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