【摘 要】
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代码补全技术是程序自动生成技术的重要分支,它根据已有的部分代码来自动补全某一位置的代码,从而提高代码编写和维护的效率与质量。此外,广义的代码补全还包括代码还原、代码修复等。随着神经网络的快速发展以及开源代码语料库的逐步丰富,使用神经网络模型对大规模源代码进行建模与学习并进一步解决代码补全问题,是代码补全领域的重要研究方向与趋势。为了解决现有的代码补全方案在通用性、补全准确率和灵活性上的不足,提出了
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代码补全技术是程序自动生成技术的重要分支,它根据已有的部分代码来自动补全某一位置的代码,从而提高代码编写和维护的效率与质量。此外,广义的代码补全还包括代码还原、代码修复等。随着神经网络的快速发展以及开源代码语料库的逐步丰富,使用神经网络模型对大规模源代码进行建模与学习并进一步解决代码补全问题,是代码补全领域的重要研究方向与趋势。为了解决现有的代码补全方案在通用性、补全准确率和灵活性上的不足,提出了基于双向指针网络和Seq2Seq模型的代码补全方案。方案包含源代码处理、单步代码补全与多步代码补全。在源代码处理阶段,将代码表示为序列化的抽象语法树,并设计了节点类型处理算法和节点值处理算法将其进一步处理为节点类型序列和节点值序列。在单步代码补全任务中,设计了基于双向注意力LSTM（Long Short-Term Memory）的节点类型补全模型和基于双向指针网络的节点值补全模型。在多步代码补全任务中,设计了基于Seq2Seq模型的节点类型补全模型和节点值补全模型。在Python代码语料库上对方案进行实验评估。实验结果表明,在单步代码补全任务中,基于双向注意力LSTM的节点类型补全模型和基于双向指针网络的节点值补全模型均优于现有的单向代码补全模型,在测试集上的准确率分别提升了19.7%和9.3%。在多步代码补全任务中,基于Seq2Seq模型的多步代码补全模型具有更好的灵活性,且通过合理设置输入代码的长度和待补全代码的长度能使模型获得较高的准确率。
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