【摘 要】
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在软件工程领域,代码补全是集成开发环境（integrateddevelopmentenvironment,IDE）中最有用的技术之一,提高了软件开发效率,成为了加速现代软件开发的重要技术.通过代码补全技术进行类名、方法名、关键字等预测,在一定程度上提高了代码规范,降低了编程人员的工作强度.近年来,人工智能技术的发展促进了代码补全技术的发展.总体来说,智能代码补全技术利用源代码训练深度学习网络,从语
【基金项目】
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国家自然科学基金（61702029,61672085,61872026）；
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在软件工程领域,代码补全是集成开发环境（integrateddevelopmentenvironment,IDE）中最有用的技术之一,提高了软件开发效率,成为了加速现代软件开发的重要技术.通过代码补全技术进行类名、方法名、关键字等预测,在一定程度上提高了代码规范,降低了编程人员的工作强度.近年来,人工智能技术的发展促进了代码补全技术的发展.总体来说,智能代码补全技术利用源代码训练深度学习网络,从语料库学习代码特征,根据待补全位置的上下文代码特征进行推荐和预测.现有的代码特征表征方式大多基于程序语法,没有反映出程序的语义信息.同时,目前使用到的网络结构在面对长代码序列时,解决长距离依赖问题的能力依旧不足.因此,提出了基于程序控制依赖关系和语法信息结合共同表征代码的方法,并将代码补全问题作为一个基于时间卷积网络（timeconvolutionnetwork,TCN）的抽象语法树（abstractgrammartree,AST）节点预测问题,使得网络模型可以更好地学习程序的语法和语义信息,并且可以捕获更长范围的依赖关系.实验结果表明,该方法比现有方法的准确率提高了约2.8%.
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