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龙图腾网获悉数据空间研究院申请的专利一种知识自适应的代码检索模型、方法和系统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：CN120470108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510617011.2，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种知识自适应的代码检索模型、方法和系统是由滕越;林传文设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种知识自适应的代码检索模型、方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及代码生成技术领域，尤其是一种知识自适应的代码检索模型、方法和系统。本发明提出的知识自适应代码检索模型包括代码语言选择模块、代码知识模块、通用知识模块和特征融合模块；代码语言选择模块和特征融合模块均分别连接代码知识模块和通用知识模块；代码语言选择模块针对不同的用户问题选择合适的代码语言，各种代码知识模块学习每种代码语言的特有知识，通用知识模块捕捉用户意图或者各种代码语言的通用知识，如此，在通用知识模块和各种代码知识模块的相互作用下，保证学习到的特征嵌入更加丰富且专业，从而提升代码检索任务的准确性。代码语言选择模块针对用户问题自适应地选择合适的代码语言，并且考虑了每种代码语言的适用性和适用程度，有利于提升代码检索的准确性。

本发明授权一种知识自适应的代码检索模型、方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种知识自适应代码检索模型的训练方法，其特征在于，首先构建检索模型，检索模型包括代码语言选择模块、代码知识模块、通用知识模块和特征融合模块；代码语言选择模块和特征融合模块均分别连接代码知识模块和通用知识模块； 代码语言选择模块基于用户问题的文本特征输出用户问题适配各代码语言的概率分布；代码知识模块与代码语言一一对应，用于结合对应语言的知识处理代码特征和文本特征；通用知识模块结合通用知识处理代码特征和文本特征； 特征融合模块结合概率分布融合代码知识模块输出的代码特征，再与通用知识模块输出的问题特征融合输出文本融合特征；其还将代码特征与通用知识模块输出的代码特征融合输出代码融合特征； 检索模型在数据集{用户问题，代码片段}上训练；首先结合真实代码语言标签和代码语言选择模块输出的概率分布计算损失，训练代码语言选择模块； 再固定代码语言选择模块，结合通用知识学习和代码知识学习的距离损失L1以及文本特征融合和代码特征融合的对比损失L2更新代码知识模块、通用知识模块和文本特征融合模块； 其中，N为一个所有代码语言种类，和为第i种代码语言的训练样本分别经过对应的代码知识模块和通用知识模块的文本特征输出，和为第i种代码语言的训练样本分别经过对应的代码知识模块和通用知识模块的代码特征输出； 其中，K表示当前轮次的训练样本集，|K|表示K中的样本总数；N为K中的代码语言总数； ti为真实标签为代码片段ci的用户问题；为特征融合模块针对用户问题ti输出的文本融合特征，为特征融合模块针对代码片段ci输出的代码融合特征；为特征融合模块针对用户问题tm输出的文本融合特征，为特征融合模块针对代码片段cm输出的代码融合特征，tm和cm来自正样本ti,ci的负样本集合M；表示代码片段ci的初始代码特征分别经过语言j对应的代码知识模块和通用知识模块处理后再融合的代码融合特征，该代码融合特征作为负例使用；初始代码特征为代码片段通过预训练的文本嵌入模型提取的代码特征。

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