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语法和语义结合的代码补全方法
文献摘要：
在软件工程领域,代码补全是集成开发环境(integrated development environment,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(time convolution network,TCN)的抽象语法树(abstract grammar tree,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％.
文献关键词：
代码补全;程序语法特征;程序语义特征;特征结合;长距离依赖;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
付善庆;李征;赵瑞莲;郭俊霞
作者机构：
北京化工大学信息科学与技术学院,北京100029
文献出处：
引用格式：
[1]付善庆;李征;赵瑞莲;郭俊霞-.语法和语义结合的代码补全方法)[J].软件学报,2022(11):3930-3943
A类：
代码补全,程序语法特征,程序语义,程序语义特征
B类：
软件工程,工程领域,集成开发环境,integrated,development,environment,IDE,软件开发,开发效率,法名,关键字,编程人员,工作强度,源代码,深度学习网络,语料库,代码特征,待补,全位置,上下文,表征方式,语义信息,长距离依赖,程序控制,依赖关系,信息结合,合共,时间卷积网络,convolution,network,TCN,抽象语法树,abstract,grammar,tree,AST,点预测,地学,特征结合
AB值：
0.362432
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