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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于程序切片的深度神经网络类型推导方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114580641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210052087.1，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于程序切片的深度神经网络类型推导方法是由冯洋;燕言言;范弘铖;李玉莹;徐宝文设计研发完成，并于2022-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于程序切片的深度神经网络类型推导方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于程序切片的深度神经网络类型推导方法，首先获取大量包含类型标注信息的动态语言程序项目，提取项目中的类型信息，构建类型信息数据集；然后用编码技术将提取的类型信息数据集嵌入成向量形式；最后用嵌入向量训练深度神经网络模型并使用训练好的模型预测程序变量类型或函数签名。本发明目的在于解决目前存在的动态语言程序类型推导效率低、准确率低的问题，提高动态语言程序在软件工程的生产实践中的可读性、可理解性和可维护性，最终实现提高软件质量保障的目标。

本发明授权一种基于程序切片的深度神经网络类型推导方法在权利要求书中公布了：1.一种基于程序切片的深度神经网络类型推导方法，其特征在于，为了推导动态语言程序类型，首先需要获取大量包含类型标注信息的项目，提取项目中的类型信息，构建类型信息数据集；其次，该方法用编码技术将提取的类型信息数据集嵌入成向量形式；然后，基于嵌入生成的向量，训练深度神经网络模型；最后，使用训练好的模型预测程序变量类型或 函数签名；具体而言，该方法包括下列步骤： 1类型信息数据集构建：首先，从github开源代码托管平台上爬取大量包含类型标注信息的项目，对于项目中不含类型标注信息的变量或函数，使用传统类型推导工具推导其类型信息，以便构建大规模的类型信息数据集；然后遍历程序抽象语法树AST，提取变量或函数的名称、类型、位置信息及其程序切片信息，构建类型信息数据集DataSetType； 2类型信息嵌入：先对类型信息数据集DataSetType中变量或函数的名称和程序切片进行字节对编码BPE编码预处理，将文本信息处理成子字符串的形式；然后，将预处理生成的子字符串输入Word2vec模型中进行嵌入，实现文本信息向深度神经网络学习所需的输入向量形式Vecunioin转换； 3深度神经网络模型训练：将上步骤中嵌入得到的变量或函数及其程序切片的联合向量Vecunioin，结合独热码one-hot编码的类型向量作为输入数据Vecinput训练深度神经网络模型；训练过程中需要根据训练结果调整模型的超参数或者改变模型结构以便优化模型，提升模型的类型预测效果，最终得到类型推导模型MOptimal； 4类型推导：模型训练好以后，使用同样的嵌入方法将要预测的变量或函数及其程序切片的联合向量Vecpred输入训练好的类型推导模型MOptimal中进行预测，预测结果是变量类型或函数参数和返回值类型的向量Vectype。

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