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龙图腾网获悉中国科学院软件研究所申请的专利一种方法命名精准推荐和审查方法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：CN116166789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310289887.X，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种方法命名精准推荐和审查方法是由杨立;马肖肖;祝捷;左春设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种方法命名精准推荐和审查方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种方法命名精准推荐和审查方法，其步骤包括：1选取多个代码文件，每一代码文件包含一软件工程项目的代码和注释信息；提取每一代码文件中的方法上下文信息，将每一方法上下文信息作为一个训练样本，生成训练数据集；2对每一训练样本标注一方法名指示词，将各训练样本与对应的方法名指示词连接后训练方法命名推荐模型，预测输出各训练样本的方法名称；3将训练数据集作为正样本数据集，并构造负样本数据集，将正、负样本数据集中各训练样本与对应的方法名指示词连接，生成方法命名一致性检查数据集训练方法命名一致性检查模型；4对于一待检测的代码源文件，利用训练后的模型进行一致性检测，若不一致则生成新的候选名称。

本发明授权一种方法命名精准推荐和审查方法在权利要求书中公布了：1.一种方法命名精准推荐和审查方法，其步骤包括： 1选取多个代码文件，每一所述代码文件包含一软件工程项目的代码和注释信息；提取每一所述代码文件中的方法上下文信息，将每一所述方法上下文信息作为一个训练样本，生成训练数据集； 2对每一所述训练样本标注一方法名指示词，将各所述训练样本与对应的方法名指示词连接后训练方法命名推荐模型，预测输出各所述训练样本的方法名称；方法命名推荐模型训练的流程为：1将训练数据集作为方法命名生成数据集；2将所有的方法上下文与方法名指示词相连接，构建模板化的提示学习训练数据；3根据步骤2得到的提示学习训练数据，对标识符感知的预训练模型CodeT5进行提示学习调优； 4预训练模型CodeT5根据输入的方法上下文生成预测的方法名；5将步骤1中的方法名作为真值对预训练模型CodeT5生成的预测方法名进行精度评价； 3将所述训练数据集作为正样本数据集，并构造命名不一致的负样本数据集，对正、负样本数据集中每一训练样本标注一方法名指示词，将正、负样本数据集中各训练样本与对应的方法名指示词连接，生成方法命名一致性检查数据集；利用所述方法命名一致性检查数据集训练方法命名一致性检查模型； 4对于一待检测的代码源文件，从该代码源文件中提取给定方法名的方法上下文信息T并输入训练后的方法命名一致性检查模型，判断该方法上下文信息T中的方法与该给定方法名是否一致，若一致则通过一致性检查，否则方法命名推荐模型根据该方法上下文信息T生成新的候选名称。

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