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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于序列生成对抗网络的代码注释生成方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115756475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211333572.2，技术领域涉及：G06F8/41；该发明授权一种基于序列生成对抗网络的代码注释生成方法及装置是由胡星;田君艺;谭梓煊;鲍凌峰设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于序列生成对抗网络的代码注释生成方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于序列生成对抗网络的代码注释生成方法及装置，通过引入强化学习，使代码注释生成效果进一步提高。完备的代码注释能帮助开发者快速理解相应代码内容，大大提高开发效。为了减轻开发者在开发以外的工作负担，同时保证代码注释的完备与质量，提出代码注释生成这一任务。由于当前常见的代码注释生成算法生成效果有限，为了进一步提升效果，本发明基于图神经网络构建生成网络、基于卷积神经网络构建判别网络后，又引入序列生成对抗网络，通过策略梯度方法在生成网络和判别网络间完成损失函数梯度的传递，建立对抗关系。本发明共经历三个训练阶段，最后得到一个生成效果更好的生成网络。

本发明授权一种基于序列生成对抗网络的代码注释生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于序列生成对抗网络的代码注释生成方法，其特征在于，该方法包含以下步骤： S1，获得代码-注释对数据，构建数据集，将数据集划分为训练集和测试集，并根据数据集构建语料库； S2，基于编码器-解码器框架建立生成网络，完成代码注释生成任务，并进行预训练，用于后续对抗训练；具体为，通过静态分析器得到代码对应的控制流图作为输入，基于图神经网络构建控制流图编码器，学习结构信息，基于Transformer模型构建代码编码器，以代码和注释文本作为输入学习语义信息，将两种特征信息进行融合，基于Transformer模型构建解码器组成生成网络，从特征向量得到生成注释序列；针对序列长度超过阈值的代码，提出根据二八原则，只保留其学习特征中最重要的20％，以节省计算资源，加快训练速度； S3，基于卷积神经网络模型建立针对生成注释判别的判别网络，并进行预训练，用于对抗训练中与生成网络进行对抗； S4，加入强化学习，基于序列生成对抗网络模型建立生成网络与判别网络的对抗网络，并进行对抗训练；具体为，使用策略梯度方法完成依据判别网络输出结果计算生成网络损失与梯度的过程，在生成网络和判别网络间建立对抗关系，使二者能够通过对抗进一步强化学习，生成网络有更好生成效果，判别网络有更准确判定结果； S5，使用BLEU-4作为评估指标评估生成网络的生成效果，在测试集上进行评估，在对抗训练过程中，根据评估结果对生成网络、判别网络和对抗网络进行调参，控制生成网络和判别网络分别的强度，找到模型的平衡点，以达到最佳对抗效果； S6，将待注释的代码输入训练好的生成网络中，得到代码注释结果。

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