公开(公告)号：CN117321565A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202280035178.2

申请日：2022-04-25

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： M·阿拉玛尼斯 ,  郭达雅 ,  S·K·邓 ,  N·森达雷桑 ,  A·斯维亚特科夫斯基

IPC: G06F8/33

Abstract: 一种代码完成工具使用注意力神经变换器模型生成有空洞的语法正确的候选来完成部分形成的源代码片段。该模型被训练来预测代码片段的底层语法的产生规则的非终结符号的扩展，不再局限于从左到右的扩展顺序。空洞是在候选中标记位置的编程语言的语法的非终结符号，其中代码完成引擎不确定应该被用来扩展非终结符号的产生规则。该空洞允许代码完成引擎在候选中扩展其他非终结符号和允许用户引导在候选中空洞的扩展。

公开(公告)号：CN115481013A

公开(公告)日：2022-12-16

申请号：CN202110666857.7

申请日：2021-06-16

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： 郭达雅 ,  唐都钰 ,  段楠

IPC: G06F11/36 ,  G06F8/41

Abstract: 根据本公开的实现，提供了代码错误检测的方案。根据该方案，确定源代码对应的语法结构，语法结构包括以层级结构相连的多个节点，多个节点分别指示源代码中的多个片段，每个片段包括源代码中的多个代码单元中的至少一个代码单元。提取多个代码单元对应的多个单元特征表示。基于多个单元特征表示和语法结构，确定语法结构中的多个节点对应的多个片段特征表示，每个节点对应的片段特征表示至少基于该节点指示的片段所包括的至少一个代码单元对应的单元特征表示来确定。基于多个片段特征表示来确定错误信息，该错误信息指示源代码中是否存在错误。由此，可以自动、高效、准确地检测代码错误。