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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数据增强和语义感知的Bash代码注释自动生成方法，属于计算机领域。解决了Bash注释生成任务中低资源和不能有效利用BERT模型输出的所有特征信息的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：在模型嵌入层使用NP‑GD，生成多组对抗例子；S2：利用原训练集和生成的对抗例子微调CodeBERT；S3：使用LSTM+Attention聚合步骤S2输出的多层表征信息；S4：使用Transformer解码器解码步骤S3输出的融合向量并输出Bash注释。本发明的有益效果为：该方法可以捕获更多的表征信息，提高Bash注释生成的质量。
主权项：1.一种基于数据增强和语义感知的Bash代码注释自动生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将NL2Bash研究和NLC2CMD竞赛共享的语料库合并去重，最终构建了一个包含10,592个样本的高质量语料库，设定语料库的格式为Bash代码段，英文描述；S2、对构建的语料库随机划分成训练集、验证集和测试集；S3、构建预训练模型CodeBERT和NP-GD对抗训练方法；S4、使用CodeBERT生成词嵌入E1，并沿着损失函数上升的方向在Embedding层使用NP-GD对抗方法添加扰动，生成一系列对抗例子E2；S5、使用所述步骤S3得到的词嵌入E1和对抗例子E2对预训练模型CodeBERT继续微调，输出12层表征信息CLSi；S6、使用LSTM+Attention构建语义感知层，输出融合向量h；S7、使用Transformer解码器解码所述步骤S6得到的融合向量h，输出相应Bash代码注释。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于数据增强和语义感知的Bash代码注释自动生成方法
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