摘要
本发明特别涉及一种基于多模态融合与自适应调整的代码生成方法。该基于多模态融合与自适应调整的代码生成方法,采集多模态数据,采用深度学习模型将预处理后的数据进行融合,生成统一的多模态特征表示;预设代码生成策略,构建策略库,并根据评估结果动态调整策略权重;选择代码模板结合多模态融合数据生成初步的代码,利用深度学习模型对初步生成的代码进行优化,检测语法错误,根据错误检测的结果,生成针对性的优化建议,呈现给开发者。该基于多模态融合与自适应调整的代码生成方法,优化了人机协作机制,降低了开发成本,增强了代码可靠性,突破了单一模态局限,能够解决复杂场景下代码意图误判问题,迅速实现跨领域项目代码适配。
技术关键词
代码生成方法
深度学习模型
生成代码
多模态数据采集
策略
高精度语音识别
自然语言
代码生成设备
热力图
文本
语义向量
错误检测
模板
静态代码分析
模态特征
多模态数据融合
版本控制系统
代码生成装置
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信号识别方法
LSTM神经网络
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分布式协同控制
策略
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