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摘要：本发明公开了一种基于协同学习的注释类代码库提纯方法及装置，通过无监督驱动组件和有监督过滤组件完成协同学习，无监督驱动组件结合了基于WTFF算法，获取完整代码片段用以建立引导查询语料库，利用定义的基于语法规则的过滤器对原始注释代码对进行初步过滤，去除有异常语法特征的数据；有监督过滤组件引入了基于自注意力机制的变分自编码器模型。本发明使用引导查询语料库对变分自编码器模型采样模型进行监督训练，并将来自无监督驱动组件初步清理后的注释代码对作为输入，进一步选择与自然语言查询语义上接近的注释代码对。本发明在不同的测试集上进行实证评估，实验结果表明，本发明实现了高效率，并在代码搜索任务中优于现有的基准模型。
主权项：1.一种基于协同学习的注释类代码库提纯方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过软件问答网站收集Java和Python程序设计语言类型的查询-代码匹配对语料，组成引导查询语料库；S2、从开源代码库中获取Java和Python语言类型的原始注释-代码对完成无监督过滤；S3、将所述引导查询语料库加载到基于自注意力的变分自编码器模型中进行训练并拟合，得到模型文件，并根据模型文件进一步对无监督过滤后的注释-代码对进行采样，细化提纯注释-代码对；S4、采用代码描述嵌入神经网络验证得到的细化提纯后的注释-代码对。
全文数据：
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百度查询： 云南大学 一种基于协同学习的注释类代码库提纯方法及装置
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