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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于函数功能多重图嵌入的代码搜索方法、系统及介质，其中方法包括：获取函数源代码，将函数源代码转化为函数功能多重图；获取用户查询，提取用户查询的特征，获得第一特征向量；使用关系图卷积网络提取所述函数功能多重图的功能特征，获得表达函数功能的第二特征向量；计算所述第一特征向量和所述第二特征向量的相似度，根据相似度从高到低对每个函数进行排序，按照该顺序返回搜索结果；其中，相似度越高的函数与用户查询所描述的功能越相近。本发明通过提出利用函数功能多重图表示函数的功能，为解决现有方法存在的函数功能表示问题和多模态特征融合问题提供一种新的思路。本发明可广泛应用于深度学习和软件工程领域。
主权项：1.一种基于函数功能多重图嵌入的代码搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：获取函数源代码，将函数源代码转化为函数功能多重图；获取用户查询，提取用户查询的特征，获得第一特征向量；使用关系图卷积网络提取所述函数功能多重图的功能特征，获得表达函数功能的第二特征向量；计算所述第一特征向量和所述第二特征向量的相似度，根据相似度从高到低对每个函数进行排序，按照该排序顺序返回搜索结果；其中，相似度越高的函数与用户查询所描述的功能越相近；所述使用关系图卷积网络提取所述函数功能多重图的功能特征，获得表达函数功能的第二特征向量，包括：使用训练好的BPE模型对语句进行分词，得到词元序列，将词元序列转化为词向量序列，将词向量序列平均得到语句的特征向量，该特征向量仅包含语句本身的特征；使用关系图卷积网络提取语句上下文特征，关系图卷积网络通过聚合邻居节点特征和边的类型特征的方式更新本节点的特征，实现了语句上下文的特征提取；通过将每个节点的特征向量平均的方式获得图的特征向量，作为第二特征向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于函数功能多重图嵌入的代码搜索方法、系统及介质
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