[发明专利]一种基于字符的代码补全方法及系统在审
| 申请号： | 201811223489.3 | 申请日： | 2018-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN109614103A | 公开（公告）日： | 2019-04-12 |
| 发明（设计）人： | 李戈;郝逸洋;刘洋 | 申请（专利权）人： | 北京硅心科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F8/41 | 分类号： | G06F8/41;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 刘广达 |
| 地址： | 100190 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于字符的代码补全方法及系统，包括：源代码处理步骤，使用抽象语法树和标识符化工具解析源代码；模型训练步骤，使用LSTM模型训练语言模型；预测补全步骤，根据训练过的语言模型补全代码。本发明利用深度学习模型中的循环神经网络(RNN)来构建大规模代码语料库上的语言模型以预测后续的代码。本发明提出了一个受限制的字符级循环神经网络并将其用于在Java语言中补全方法调用。本发明实现了在编程过程中，不仅可以对程序句子进行补全，也可以对单个关键词进行补全。本发明的技术方案具有简单、快速的特点，能够较好地提高代码推荐的准确率和推荐效率。 | ||
| 搜索关键词： | 语言模型 源代码 循环神经网络 模型训练 标识符 抽象语法树 编程过程 方法调用 受限制 语料库 预测 准确率 构建 句子 解析 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于字符的代码补全方法，其特征在于，包括：源代码处理步骤，使用抽象语法树和标识符化工具解析源代码；模型训练步骤，使用LSTM模型训练语言模型；预测补全步骤，根据训练过的语言模型补全代码。
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