[发明专利]一种基于循环神经网络的注释点推荐方法及系统在审
| 申请号： | 201811046983.7 | 申请日： | 2018-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN109213520A | 公开（公告）日： | 2019-01-15 |
| 发明（设计）人： | 胡心宇;陈湘萍;黄袁;林谋广 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F8/73 | 分类号： | G06F8/73;G06F16/35;G06F17/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于循环神经网络的注释点推荐方法及系统。其中，该方法包括：遍历源代码文件，对源代码数据进行过滤、分类标注处理，获得每行由数个单词以空格为分割组成的代码数据；获取所述代码数据，进行特征提取、融合处理，获得代码数据特征向量；建立预测模型，对所述代码数据特征向量进行预测处理，获得注释点的位置，作为推荐结果推送给用户。实施本发明实施例，能够充分考虑和自动选取各种特征，从现有的注释判例中学习代码和注释点之间的复杂关系模型，从而预测注释点的位置，为开发者提供注释决策支持，对开发者规范注释进行有效约束。 | ||
| 搜索关键词： | 代码数据 循环神经网络 特征向量 源代码 空格 源代码文件 复杂关系 决策支持 融合处理 特征提取 有效约束 预测处理 预测模型 自动选取 遍历 单词 标注 过滤 开发 分割 分类 预测 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于循环神经网络的注释点推荐方法，其特征在于，所述方法包括：遍历源代码文件，对源代码数据进行过滤、分类标注处理，获得每行由数个单词以空格为分割组成的代码数据；获取所述代码数据，进行特征提取、融合处理，获得代码数据特征向量；建立预测模型，对所述代码数据特征向量进行预测处理，获得注释点的位置，作为推荐结果推送给用户。
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