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申请/专利权人：深圳乐信软件技术有限公司
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，揭露了一种基于Transformer神经网络架构的虚拟化代码还原方法、设备及介质，包括：将预训练代码语料中的虚拟化代码及原始代码合并为代码语料库；将代码语料库划分为训练数据集、调整数据集及验证数据集；对训练数据集中的代码数据进行分词，生成多个代码分词，且每个代码分词对应唯一标识符，生成唯一标识符对应的代码向量空间；对Transformer神经网络进行虚拟化代码及原始代码之间对应关系的学习，得到代码逆向大模型；根据调整数据集对代码逆向大模型进行参数调整，根据验证数据集对参数调整后的代码逆向大模型进行归纳验证，利用验证后的代码逆向大模型将目标虚拟化代码还原为原始代码。本发明可以提高虚拟化代码还原时的准确性。
主权项：1.一种基于Transformer神经网络架构的虚拟化代码还原方法，其特征在于，所述方法包括：将预训练代码语料中的虚拟化代码及原始代码合并为代码语料库；将所述代码语料库划分为训练数据集、调整数据集及验证数据集；对所述训练数据集中的代码数据进行分词，生成多个代码分词，且每个代码分词对应唯一标识符，利用预设算法生成所述唯一标识符对应的代码向量空间；根据所述代码向量空间对Transformer神经网络进行所述虚拟化代码及所述原始代码之间对应关系的学习，得到代码逆向大模型；根据所述调整数据集对所述代码逆向大模型进行参数调整，根据所述验证数据集对参数调整后的代码逆向大模型进行数据归纳验证，利用验证后的代码逆向大模型将目标虚拟化代码还原为原始代码。
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权利要求：
百度查询： 深圳乐信软件技术有限公司 基于Transformer神经网络架构的虚拟化代码还原方法、设备及介质
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