摘要
本发明公开的属于代码补全技术领域,具体为一种基于检索增强与多模态相结合的代码补全方法,包括具体步骤如下:构建代码补全数据集、构建代码补全模型、划分代码补全数据集并训练代码补全模型、应用代码补全模型进行代码补全。本发明对待补全代码进行检索增强,检索出相似的代码片段来辅助待补全代码进行补全,能够很好地利用代码的外在相似性,提高代码补全效率。提取从抽象语法树的叶子节点到待补全节点的路径特征,能够很好的利用路径上的语法结构信息,同时也能够一定程度上缓解路径爆炸问题。
技术关键词
代码补全方法
路径特征
生成代码
编辑距离算法
模态特征
节点特征
序列特征
标识符
语句
注意力
语义
前馈神经网络
代码生成器
补全技术
模型超参数
数据
分块
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多模态
智能预警方法
预警模型
节点
特征提取模型
事件识别方法
特征编码方法
标签
多模态特征
风险
数据
智能预警方法
多模态特征
多模态信息融合
融合特征
智能分析方法
AI算法
因果关系模型
线性预测系数
多模态特征融合