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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利代码生成方法和相关设备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：CN120144135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510630107.2，技术领域涉及：G06F8/41；该发明授权代码生成方法和相关设备是由毛斐巧;程龙;李忠洪;杜星扬;白一凡;郭嘉锋;杜智华设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本代码生成方法和相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种代码生成方法和相关设备，属于代码生成技术领域。该方法包括：获取待生成的类代码对应的生成描述信息；将所述生成描述信息输入至代码生成模型，得到所述代码生成模型输出的目标类代码，其中，所述代码生成模型学习类代码的描述信息与抽象语法树之间的相似特征。本申请中，提高了类代码的生成准确性。

本发明授权代码生成方法和相关设备在权利要求书中公布了：1.一种代码生成方法，其特征在于，包括： 获取多个训练类代码以及每个所述训练类代码对应的训练描述信息，所述训练描述信息用于指示所述训练类代码的描述信息； 对所述训练类代码进行处理得到所述训练类代码对应的抽象语法树AST序列； 根据所述训练类代码、对应的抽象语法树序列以及训练描述信息，构建所述训练类代码对应的目标训练样本，所述目标训练样本包括第一训练样本和第二训练样本，所述第一训练样本基于所述抽象语法树序列以及所述训练描述信息构建，所述第二训练样本基于所述训练类代码以及所述训练描述信息构建； 根据各个所述目标训练样本，对预设模型进行训练，得到代码生成模型，其中，所述预设模型包括编码器以及解码器，所述编码器用于学习所述训练类代码的训练描述信息以及所述抽象语法树序列之间的相似特征，且所述编码器基于学习的相似特征生成目标特征向量，所述解码器用于根据所述目标特征向量生成类代码，以基于生成的类代码以及训练类代码更新所述解码器以及所述编码器的参数，所述编码器包括第一编码模块以及第二编码模块； 获取待生成的类代码对应的生成描述信息； 将所述生成描述信息输入至所述代码生成模型，得到所述代码生成模型输出的目标类代码，其中，所述代码生成模型学习类代码的描述信息与抽象语法树之间的相似特征； 其中，所述根据各个所述目标训练样本，对预设模型进行训练，包括： 根据各个第一训练样本，对所述编码器进行相似度训练，包括：将所述抽象语法树序列输入至所述编码器中的代码AST序列，所述代码AST序列对所述抽象语法树进行特征处理，将输出的特征输入至所述第一编码模块，所述第一编码模块对所述抽象语法树序列进行编码，得到语法树特征向量；将所述训练描述信息输入至所述编码器中自然语言NL描述序列，所述NL描述序列对所述训练描述信息进行特征处理，将输出的特征输入至所述第二编码模块，所述第二编码模块对所述训练描述信息进行编码，得到描述特征向量；所述编码器的平均池化层对所述语法树特征向量以及描述特征向量进行平均池化操作，得到池化后的描述特征向量和语法树特征向量；所述编码器中的相似度度量层计算池化后的描述特征向量和语法树特征向量的欧式距离；通过基于欧氏距离的损失函数对所述编码器进行更新，直至完成对所述编码器的相似度训练； 在所述编码器完成相似度训练的情况下，根据各个第二训练样本对所述预设模型中的编码器以及解码器进行训练，得到代码生成模型。

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