一种基于层次化代码知识图谱的代码仓库问答方法

本发明公开了一种基于层次化代码知识图谱的代码仓库问答方法，包括：收集目标代码仓库的全部文件，预处理后得到代码文件和文本文件；将代码文件生成抽象语法树，并提取相关实体；对文本文件进行块切分，提取得到文本块；基于提取的实体和文本块构建表示代码结构的代码知识图谱；采用社区检测算法和层次化聚类方法，生成层次化代码知识图谱，并结合大语言模型为每个社区生成功能摘要；通过基于蒙特卡洛树搜索的代码仓库问答智能体进行问答路径优化，经过节点选择、扩展、模拟、奖励评估等步骤动态规划最优查询轨迹，选择累计奖励最高的路径生成最终的问答结果。本发明能够有效提升代码知识建模质量和问答系统的推理准确性与效率。