摘要
本发明公开了一种代码自动编程的方法,包括使用基于规则的语义分析模型、深度学习语义分析模型对用户输入的需求进行语义分析,并将不同模型的分析结果进行融合,得到综合语义向量;对融合后的综合语义向量进行修正,并根据修正后的综合语义向量识别关键信息;根据关键信息在模板库中查找模板进行匹配,根据替换后的模板生成代码;实时监测代码运行过程中的性能指标,根据性能指标监测结果,计算代码适应度值;对代码进行自动化测试,得到代码可靠性维度,并结合代码适应度值基于模糊推理评估代码自动编程效果。本发明解决了现有技术中灵活性差,无法很好理解复杂需求的问题,提升了开发效率,还能减少人为错误,提高软件开发的精确性与质量。
技术关键词
综合语义
自动编程
语义分析模型
语义向量
识别关键信息
模板
生成代码
内存
训练深度学习模型
模糊集合
模糊推理
BERT模型
自然语言
机器学习模型
基准
模糊规则
文本
变量
因子
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文本
集成方法
生成图像数据
语义向量
大语言模型