公开(公告)号：CN116541071A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310486787.6

申请日：2023-05-04

Applicant: 南京大学

Inventor： 王新颖 ,  姚远 ,  徐锋

IPC: G06F8/76 ,  G06N3/08 ,  G06F40/30 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开一种基于提示学习的应用编程接口迁移方法，能有效解决API迁移中源和目标API之间的匹配问题，以及API参数的匹配问题。给出了一种提示构造方法，从而利用大规模代码预训练模型生成API迁移代码。主要步骤包括：从待迁移源代码中提取出源API，检索API迁移映射表，获得候选目标API列表；利用API文档获得源API和候选目标API的带参函数声明；结合考虑源和候选目标API之间的参数类型、参数名称和参数数量匹配度，获得最佳匹配的源API和目标API带参函数声明；构造预训练模型的提示并将其输入大规模预训练模型中，获得预测输出，从输出中提取出迁移后的代码。实验表明，本方法较现有工作有更高的准确率。

公开(公告)号：CN116483437A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310270235.1

申请日：2023-03-20

Applicant: 南京大学

Inventor： 王新颖 ,  姚远 ,  徐锋

IPC: G06F8/76 ,  G06N3/045 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开一种基于表示学习的跨语言或跨库API映射方法，是基于深度神经网络的无监督学习获得API表示并基于API表示建立API映射的方法，仅依赖于大量的易获得的包含API调用的源代码，不需要任何预先收集或人工标注的API映射以及额外的API文档作为训练数据。本方法根据代码和API的特点设计了一个基于Transformer结构的表示学习预训练模型和三个适应API映射的预训练任务，采用大规模源代码数据对模型进行训练，从而获得API的使用语义和其声明语义的联合嵌入。当给定一个源域的API，则计算其与目标域中各API的向量余弦相似度，给出按相似度排序的可替换API列表，从而建立API间的跨语言或跨库的API映射。本方法较现有的跨库或跨语言API映射方法有更高的准确率。