LATNN:基于自注意力机制的抽象语法树表示方法OA
LATNN:Abstract Syntax Tree Representation Method Based on Self-Attention
抽象语法树包含了源码中的全部信息,其树形结构中的层级关系中包含源代码中的结构信息,但如何提取抽象语法树中的结构信息一直是源代码表示学习的关键问题.当前的方法要么破坏了完整抽象语法树中的关键结构信息,要么存在大量递归遍历操作,影响模型的检测效率.针对这些问题,提出了通过自注意力机制关节点之间父子关系和抽象语法树的层级关系的表示方法,在保留抽象语法树结构特征的同时,节省了对于同一层节点的多次计算.实验结果表明,该方法相比于基于树的卷积神经网络(Tre…查看全部>>
Abstract syntax tree contains all information about source code,and the hierarchical rela-tionship in the tree structure contains the corresponding structural information about source code.As such,structural information extraction in the abstract syntax tree is key to source code representation learning.Current methods either destroy the key structural information in the complete abstract syn-tax tree,or are driven by recursive traversal operations,which del…查看全部>>
楚嘉玮;董卫宇;刘春玲
信息工程大学,河南郑州 450001信息工程大学,河南郑州 450001信息工程大学,河南郑州 450001
计算机与自动化
表示学习自注意力机制代码相似性
representation learningself-attention mechanismcode similarity
《信息工程大学学报》 2023 (5)
586-592,7
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