位置结构导向的多模态代码摘要生成方法.pdf
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1、第 卷第 期 年 月北京信息科技大学学报(自然科学版)()文 章 编 号:():位置结构导向的多模态代码摘要生成方法张学君,侯霞(北京信息科技大学 计算机学院,北京 )摘要:针对软件维护中的自动代码摘要任务,提出了一种创新的模型,旨在解决现有方法在保留源代码语义结构信息方面的不足。该模型采用图神经网络和 技术,以更全面地捕捉代码的语义信息和结构信息。此外,采用字节对编码算法来处理未登录词问题,并通过四元组的形式保留抽象语法树的结构信息。这样的组合使得模型在处理源代码时不仅能够全面地捕捉代码的语义特征,还能够准确地学习到代码的语法结构。在真实 数据集上的实验结果表明,该模型在 、和 指标上均优于
2、基线模型,从而验证了其在生成更准确代码摘要方面的有效性。关键词:自动代码摘要;字节对编码;抽象语法树;中图分类号:文献标志码:,(,):,:;收稿日期:基金项目:北京市自然科学基金青年项目()作者简介:第一作者:张学君,男,硕士研究生;通信作者:侯霞,女,博士,教授。引言在软件开发领域,高品质的代码摘要可以显著提升程序理解的效率,降低维护的成本,并减少开发过程中的错误。然而,在许多实际项目中,详尽且有意义的代码摘要或注释往往有缺失,而手动编写这些注释的过程又耗时且成本高昂。因此,自动代码摘要技术应运而生。运用该技术能自动生成清晰的代码功能、逻辑和目的描述,从而提升软件开发的质量和效率。自动代码
3、摘要的早期研究主要依赖构造模板的方法来提取代码的关键词,但这种方法往往忽视了代码的语法结构。随着神经网络技术的快速发展,深度 学 习 模 型,如 卷 积 神 经 网 络(,)、循 环 神 经 网 络(,)和 等已经在代码摘要任务中得到了广泛应用 。等 基于机器翻译和文本摘要技术开发了 ,使用序列模型来生成代码摘要。为了解北京信息科技大学学报(自然科学版)第 卷决长期依赖问题,等 采用了 模型来学习源代码的表示。等 的 模型则有效地结合了预训练技术和 的优势,以更有效地利用源代码的信息。代码摘要任务需要处理大量的未登录词汇(,),这是一个难点。一些研究使用拆分代码标记的方式来应对,但会导致很多无
4、用的词汇,降低模型效率。所以,如何减少代码标记的词汇量,并有效处理不同语言的未登录词,是影响代码摘要质量的关键因素。还有一些研究利用信息检索的方法来增加词汇覆盖率和解决未登录词问题。基于代码摘要和代码搜索的相似性,等 提出了一种搜索相似代码片段的方法,来更精确地生成代码摘要。为了更好地理解代码的语法结构和组件关系,研究者们使用了编码器 解码器的方法,先用神经网络将代码的抽象语法树(,)编码为分布式向量 ,再从向量中解码出摘要。还有一些方法,将 线性化为节点或路径,以提高编码效率 。但是,这些方法在处理 时,有的会忽略结构信息,有的会忽略节点的重要性。因此,需要一种方法,能够细致地捕获 中每个节
5、点和关系的重要性,以提高代码摘要的质量。近年来,自动代码摘要的研究取得了显著的进展,神经网络技术的引入尤其推动了这一领域的发展。研究人员已经从简单的模板提取方法转向利用深度学习模型来捕获源代码的复杂语义。然而,尽管这些技术在性能上取得了突破,但仍存在一些挑战,限制了自动代码摘要技术的进一步提升。多模态特征在代码摘要任务中的应用已经得到了广泛的认可。这里的多模态,指的是源代码的多种不同表示形式。源代码和其抽象语法树的结合,能够提供丰富的语法和语义信息,这对于全面理解代码的功能和逻辑至关重要。然而,有效融合具有不同结构的源代码和 仍是一个挑战。以 等 的研究为例,他们从 的 种异构模式(基于结构的
6、遍历序列和图结构)中学习源代码表示。这种方法虽然能够处理多模态数据,但无法充分探索不同模态之间的深层关联,也难以识别每种模态在代码摘要任务中的具体重要性。针对上述自动代码摘要任务中的挑战,本文提出一种位置结构导向的多模态代码摘要生成方法,采用 架构,并结合图神经网络来综合学习代码的语义与结构信息。为深入挖掘 的结构信息,引入一种四元组位置编码方式对其进行编码,以实现对代码层次结构的精确建模。此外,采用字节对编码算法,有效控制词表的粒度和规模,从而高效地解决未登录词问题。实现方法 模型架构整体设计图 展示了本文设计的多模态代码摘要生成模型的整体架构,该模型由 个核心组件构成:代码编码器、编码器和
7、摘要解码器。模型接受 种输入:源代码的序列信息和 的结构信息。图 模型架构 第 期张学君等:位置结构导向的多模态代码摘要生成方法在处理源代码序列过程中,本文采用字节对编码(,)算法进行预处理,有效地对代码序列进行分割和编码 。然后,利用代码编码器对生成的代码子词标记序列进行编码,以捕捉丰富的语义信息。在处理 信息过程中,本文采用图神经网络对 进行编码。这一策略旨在全面学习源代码的复杂结构,并提升对代码的结构表达能力。在解码过程中,本文通过多头注意力机制,克服信息融合中的复杂性,生成更为可靠和准确的摘要信息。该解码器不仅关注源代码的语法和结构信息,同时注重位置信息的融合,从而在生成代码摘要时展现
8、出更为优秀的性能。代码建模方法代码建模示例如图 所示。在自动代码摘要研究中,代码序列和抽象语法树信息起着重要作用。作为代码的中间表示,揭示了代码的层次性语法结构,形成一个带有标记节点的树 。在本文中,节点被分为控制函数实现的函数节点和提供其父函数节点值或名称的属性节点 。图 代码建模示例 由于 具有严格的构造规则,节点的位置信息在 学习中显得至关重要。然而,传统的图神经网络在对树结构进行编码时,对相邻节点的位置并不敏感。为解决这一问题,本文引入一种四元组位置索引来保留 中的位置信息。四元组具体包括:节点深度位置、父节点宽度位置、该节点在兄弟节点间的宽度位置以及其在源代码序列中的位置。在四元组构
9、造过程中,函数节点的宽度位置通过广度遍历确定,为从 开始编号的非负整数;同时识别 的属性节点,将其与源代码序列标记建立映射关系。通过四元组位置索引,可以精确标识给定 中每个节点的具体位置。这种全面详细的代码建模方法充分整合了代码序列和 信息,为模型提供更准确丰富的语法和结构表示。代码编码器本文使用基于 的编码器来嵌入源代码序列。编码器每一层都由多头注意力和前馈网络 个子层组成。此外,为解决深层网络中的梯度消失和表示偏移问题,在 个子层中添加了残差连接和层归一化操作。具体来说,本文将原始的代码文本分割成一系列北京信息科技大学学报(自然科学版)第 卷独立的单词。为保留源代码中的语义信息,首先根据驼
10、峰和蛇形的命名规则,将自定义的变量名细分为不同的子序列。然后使用 算法进行处理,尽可能保留有意义的词汇,并删除无意义的词汇。最后将分割后的单词嵌入到向量中,作为代码序列的初始化向量表示。接下来,与 中处理自然语言的方式类似,将标记向量送到多头自注意力层和前馈层。多头自注意力层可以捕捉标记之间的语义关系,并赋予每个标记不同的注意力权重。最后,前馈层可以进一步调整标记的向量表示,并作为编码器的最终输出。代码编码器的运算方式如下:(,)()(,)槡()()()()式中:为代码序列的初始化向量表示;为代码序列经过自注意力机制加权求和之后的向量表示;()表示自注意力机制;、分别表示查询矩阵、键矩阵和值矩
11、阵;为键矩阵的行向量维度;()表示对矩阵每一行进行归一化;()表示前馈层操作;为前馈层的输出。编码器考虑到 结构的特殊性,本文采用图采样与聚合(,)方法来学习 的节点表示。编码层首先使用不同类型的边特征聚合节点的邻居信息来处理 ,然后通过一个权重矩阵,使用聚合后的邻居特征来更新 的节点信息。节点特征的聚合方式可以表示为 (,()()式中:为第 个节点的向量表示;()为节点 的邻居节点;()是聚合函数;为第 层的节点 更新后的向量表示。在 的节点信息更新完成后,将所有节点的向量拼接起来,形成一个全局的图表示,并进行非线性变换的 激活。节点特征的更新方式可以表示为 (,()()式中:为第 层的权重
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