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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明提供了一种基于CodeBERT微调和检索增强的Bash代码注释生成方法，属于计算机技术领域，解决了Bash代码开发过程中需要耗费人工成本手动编写注释的问题。其技术方案为：1使用构建的数据集对预训练模型CodeBERT进行微调；2在代码注释生成阶段，使用构建的双重信息检索方法检索出目标代码的最相似代码；4将目标代码和相似代码输入到微调后的CodeBERT编码器中，对得到的两个表征向量经过归一化操作；5将两个表征向量输入到融合层得到融合向量；6将融合向量输入到解码器中得到代码注释。本发明的有益效果为：快速根据现有Bash代码生成对应注释，提高Bash代码可读性和理解性。
主权项：1.一种基于CodeBERT微调和检索增强的Bash代码注释生成方法，其特征在于，包括以下步骤：1搜集高质量的Bash代码片段以及对应注释作为原始数据，形成原始语料库，对该语料库进行去重操作，得到数据集D，设定数据集D中数据格式为Bash代码，代码注释，该语料库包含来自10592个Bash代码数据；2使用数据集D对预训练模型CodeBERT进行微调，在微调结束后冻结CodeBRET模型的参数，得到适配Bash代码的编码器模型；3使用构建的双重信息检索方法从训练集中检索出目标代码的最相似代码Csim；4将目标代码Ctar和相似代码Csim作为两个输入，分别输入到微调的CodeBERT编码器中，得到对应的两个表征向量Vtar和Vsim；5对两个代码的表征向量进行L2归一化操作，得到两个归一化后的表征向量Mtar和Msim；6将两个归一化后的表征向量输入到构建的融合层中，融合层通过三层前馈神经网络输出将两个向量融合输出融合向量G；7将融合向量G输入到Transformer中的编码器中，最终输出对应的代码注释。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于CodeBERT微调和检索增强的Bash代码注释生成方法
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