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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明提供了一种基于语义信息增强的Bash代码注释生成方法，属于计算机领域。解决了Bash注释生成任务中数据集较小和不能全部利用CodeBERT输出的所有特征信息的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：在语料库生成的嵌入层使用对抗训练，生成对抗样本以增强语义信息；S2：使用原语料库生成的词嵌入和对抗样本对CodeBERT进行微调，输出12层表征信息；S3：使用Bi‑LSTM+注意力机制聚合12层表征信息，生成融合信息；S4：使用解码器进行解码并输出Bash注释。本发明的有益效果为：本发明提出的模型可以捕获和利用更多的语义表征信息，从而提高注释生成的质量和可靠性。
主权项：1.一种基于语义信息增强的Bash代码注释生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将NL2Bash研究中共享的语料库和NLC2CMD竞赛共享的语料库合并，再删除重复的样本，最终构建了一个包含10,592个样本的高质量数据集E，设定数据集的格式为代码，注释；S2、对构建的数据集随机划分成训练集、验证集和测试集，同时构建预训练模型CodeBERT；S3、使用CodeBERT生成词嵌入C1，并在Embedding层使用PGD对抗训练方法添加干扰，生成一系列对抗样本C2；S4、在所述步骤S3得到的词嵌入C1和对抗样本C2上继续微调CodeBERT，输出12层表征信息CLSi，同时构建Bi-LSTM神经网络；S5、使用由12个单元构成的Bi-LSTM神经网络聚合所述步骤S4得到的12层表征信息CLSi，输出12个隐向量hi；S6、使用注意力机制根据不同权重聚合所述步骤S6得到的12个隐向量hi，得到最终融合向量h；S7、使用Transformer解码器对所述步骤S7得到的最终融合向量h进行解码并输出相应Bash代码注释。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于语义信息增强的Bash代码注释生成方法
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