深度学习辅助的代码规范性自动审查方法及系统

本发明公开了深度学习辅助的代码规范性自动审查方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括：采集规范代码数据集，进行变异增强，生成不规范代码数据集；得到规范代码特征集和不规范代码特征集；搭建代码标注体系，对规范代码特征集和不规范代码特征集进行标注，得到代码样本数据集；设计深度学习网络架构，同时设计交叉熵损失函数；采用多模态融合网络和交叉熵损失函数对代码样本数据集进行对抗训练优化，构建代码规范性审查网络；基于代码规范性审查网络对待检测代码数据进行自动审查，确定代码规范性审查结果。本发明解决现有技术难以适应多样化代码场景的技术问题，达到提升代码规范性审查的准确性的技术效果。