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一种基于强化学习的类型推断方法及装置 

申请/专利权人: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)

申请日:2024-05-28

公开(公告)日:2024-06-25

公开(公告)号:CN118246556A

主分类号:G06N5/04

分类号:G06N5/04;G06N3/0455;G06N3/0499;G06N3/092;G06F16/35;G06F8/41

优先权:

专利状态码:在审-公开

法律状态:2024.06.25#公开

摘要:本发明公开了一种基于强化学习的类型推断方法及装置,包括:获取运行环境数据和代码数据,并对所述运行环境数据和所述代码数据进行预处理,得到合法类型序列及类型流序列;根据所述合法类型序列及所述类型流序列,进行带类型标注的代码生成任务的监督训练;根据生成的带类型标注的目标代码,进行静态反馈的强化学习训练,得到强化后的代码生成模型。本发明提出了使用基于生成的方法来预测类型,并通过强化学习来增强生成模型的类型预测的准确性,解决了现有的类型推断模型的预测结果与实际应用偏差较大的问题。

主权项:1.一种基于强化学习的类型推断方法,其特征在于,包括:获取运行环境数据和代码数据,并对所述运行环境数据和所述代码数据进行预处理,得到合法类型序列及类型流序列;根据所述合法类型序列及所述类型流序列,进行带类型标注的代码生成任务的监督训练;根据生成的带类型标注的目标代码,进行静态反馈的强化学习训练,得到强化后的代码生成模型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 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) 一种基于强化学习的类型推断方法及装置

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