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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于语法判别器的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：CN120371274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510866382.4，技术领域涉及：G06F8/30；该发明授权基于语法判别器的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2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语法判别器的代码生成方法和相关设备在说明书摘要公布了：现有的代码生成模型依赖学习自然语言描述和代码的语义关联生成代码，缺乏对代码语法结构的显式约束，导致生成的代码可能存在语法错误。为了解决成代码的语法错误问题，一些方法通过后处理的方式对生成的代码进行语法修正，但后处理是独立的步骤，与代码生成模型本身分离，无法在代码生成过程中直接影响模型的生成能力，此外，后处理方式大多基于静态规则，对复杂的代码结构或灵活的语法可能难以适配。对此，本申请公开了一种基于语法判别器的代码生成方法和相关设备，该方法包括：将待生成的代码对应的生成描述信息，输入至代码生成模型，得到代码生成模型输出的目标代码。本申请中，通过代码生成模型的代码语法优化功能生成了语法准确的代码。

本发明授权基于语法判别器的代码生成方法和相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于语法判别器的代码生成方法，其特征在于，包括： 获取多个第一训练样本，所述第一训练样本包括训练代码以及对应的代码描述信息； 根据各个所述第一训练样本，对预设模型进行训练，得到具有代码语法优化功能的代码生成模型，所述预设模型包括代码生成模块、序列提取模块、损失计算模块以及语法判别器； 获取待生成的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代码，其中，所述代码生成模型具有代码语法优化功能； 根据各个所述第一训练样本，对预设模型进行训练，得到具有代码语法优化功能的代码生成模型，包括： 将所述训练代码的代码描述信息输入所述代码生成模块中，所述代码生成模块根据所述训练代码的代码描述信息，生成隐藏状态特征向量； 将所述训练代码以及所述隐藏状态特征向量输入所述序列提取模块，所述序列提取模块对所述训练代码进行线性化的序列提取得到目标抽象语法树序列，并对所述隐藏状态特征向量进行解析得到生成抽象语法树序列； 将所述目标抽象语法树序列以及所述生成抽象语法树序列输入所述损失计算模块，所述损失计算模块根据所述目标抽象语法树序列以及所述生成抽象语法树序列的编辑距离，确定抽象语法树损失参数； 将所述抽象语法树损失参数以及所述隐藏状态特征向量输入所述语法判别器，所述语法判别器根据所述抽象语法树损失参数以及所述隐藏状态特征向量，确定所述隐藏状态特征向量的语法正确性评分，所述语法正确性评分用于所述代码生成模块进行代码语法优化的学习； 所述代码生成模块基于所述语法正确性评分进行参数更新后，根据所述隐藏状态特征向量确定所述代码生成模块对应的交叉熵损失参数，并根据所述交叉熵损失参数对参数更新后的代码生成模块进行参数更新。

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