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申请/专利权人:中国科学院软件研究所
摘要:本发明提供一种代码补全模型训练方法、装置、电子设备和存储介质,属于代码补全技术领域,其中方法包括:获取待补全的开源的抽象语法树AST数据集;后序遍历AST数据集,得到AST数据集对应的后序序列数据集;基于AST数据集构建词汇表,基于词汇表对后序序列数据集进行转换,生成对应的后序索引序列数据集;确定AST数据集对应的层级序列数据集;基于后序索引序列数据集和层级序列数据集,得到AST建模数据,基于AST建模数据训练初始代码补全模型,训练完成后,得到代码补全模型。本发明能够提高代码补全模型预测的精度和准确率。
主权项:1.一种代码补全模型训练方法,其特征在于,包括:获取待补全的开源的抽象语法树AST数据集;后序遍历所述AST数据集,得到所述AST数据集对应的后序序列数据集;基于所述AST数据集构建词汇表,基于所述词汇表对所述后序序列数据集进行转换,生成对应的后序索引序列数据集;确定所述AST数据集对应的层级序列数据集;基于所述后序索引序列数据集和层级序列数据集,得到AST建模数据,基于所述AST建模数据训练初始代码补全模型,训练完成后,得到代码补全模型。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 中国科学院软件研究所 代码补全模型训练方法、装置、电子设备和存储介质
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