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龙图腾网获悉龙岩学院申请的专利基于深度学习的输出文本导向型模板代码修改方法及系统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：CN120215912B 。

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：202510701075.0，技术领域涉及：G06F8/33；该发明授权基于深度学习的输出文本导向型模板代码修改方法及系统是由昝涛设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的输出文本导向型模板代码修改方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的输出文本导向型模板代码修改方法及系统，涉及计算机软件工程技术领域，方法包括：通过对待修改模板代码进行语义规范化处理，生成核心语言表示，并在两阶段双向框架中完成结构化中间表示的构建与还原；基于用户对输出文本的编辑操作生成更新指令，结合结构化中间表示的元数据信息，通过深度学习模块预测并融合结构化更新指令，最终通过反向传播阶段还原为语法合规的模板代码。本发明通过引入深度学习模型实现了从输出文本编辑到代码更新的端到端映射，提升了模板代码修改的智能化与交互性水平。

本发明授权基于深度学习的输出文本导向型模板代码修改方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的输出文本导向型模板代码修改方法，其特征在于，包括： S1，通过模板代码转换模块对待修改的模板代码进行语义规范化处理，获得语义规范的核心语言表示； S2，将语义规范的核心语言表示输入两阶段双向框架中的前向计算阶段，通过前向计算将语义规范的核心语言表示转化为初始结构化中间表示，将初始结构化中间表示中的变量声明和赋值表达式转化为函数式结构，基于函数式结构生成最终结构化中间表示，并记录最终结构化中间表示的元数据信息；将最终结构化中间表示转换为输出文本； S3，接收对输出文本的编辑操作，获得编辑后的输出文本，基于编辑后的输出文本生成编辑指令，将编辑指令解析为对应的更新操作；所述更新操作包括被编辑的输出文本内容和操作类型； S4，将被编辑的输出文本内容、操作类型和元数据信息输入至深度学习模块，通过深度学习模块预测得到结构化更新指令，将结构化更新指令融合至结构化中间表示中，获得融合后的结构化中间表示； S5，通过两阶段双向框架中的反向传播阶段，对融合后的结构化中间表示执行函数式结构展开处理，获得还原后的结构化中间表示，对还原后的结构化中间表示进行去求值化处理，获得还原后的核心语言表示，将还原后的核心语言表示转换为最终修改后的模板代码； 具体的，所述S2，具体包括： S21，对语义规范的核心语言表示执行逐条解析，获得初始结构化中间表示，并记录执行轨迹信息；所述执行轨迹信息包括代码运行顺序、条件分支路径和循环展开情况；执行逐条解析过程中，提取并建立核心语言表示的静态代码结构与动态执行路径，所述动态执行路径包括条件判断与循环的实际流转路径；将初始结构化中间表示中的变量声明和赋值语句转换为附带语义标签的函数式结构，并记录变量间的绑定关系和会引发的语义副作用信息； S22，基于静态代码结构与动态执行路径生成最终结构化中间表示；所述最终结构化中间表示包括函数调用、变量使用和控制结构； S23，将最终结构化中间表示中嵌入控制流标记，并记录结构化中间表示中的元数据信息；所述元数据信息包括变量的生命周期、作用域范围、表达式类型和语义标签；所述控制流标记用于标识结构化中间表示中各控制结构的逻辑起止位置、条件表达式和分支跳转关系； S24，对结构化中间表示执行去结构化操作，获得输出文本；所述输出文本支持编辑操作。

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