一种基于多任务混合专家网络的自动代码摘要优化方法

    公开(公告)号:CN117827272A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202410003147.X

    申请日:2024-01-02

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于多任务混合专家网络的自动代码摘要优化方法,涉及代码摘要技术领域。该方法首先获取含有摘要的代码原始数据集并进行预处理;并利用自动代码摘要模型,混合多种解码方式生成一组候选摘要;再对源代码和生成的候选摘要组串联后进行编码,得到候选摘要组的向量表示;然后构建多任务混合专家网络模型分别在不同评估指标上计算候选摘要为最佳候选摘的概率,并优化多任务混合专家网络模型的参数配置;最后计算不同候选摘要在不同指标上的概率值,以及同一候选摘要在不同评估指标下的概率值之和,选取概率值之和最大的候选摘要作为最佳摘要输出。该方法能够选出综合考虑所有评估指标的最优摘要,得到更好质量的摘要。

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