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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利多视角对比学习跨语言源代码表示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：CN120144100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510168743.8，技术领域涉及：G06F8/30；该发明授权多视角对比学习跨语言源代码表示方法是由罗森林;徐菊彬;潘丽敏;孔令迪;张浩然;夏志豪设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本多视角对比学习跨语言源代码表示方法在说明书摘要公布了：本发明涉及多视角对比学习跨语言源代码表示方法，属于计算机软件信息技术领域。本发明首先利用元学习方法根据编程语言类型初始化Transformer可学习参数；其次依赖源代码片段的语法、结构等信息构建代码特征异构图，使用GCN对异构图进行聚合得到图节点嵌入；然后依据元路径对节点同跳邻域信息进行聚合得到图节点的序列化表示，使用Transformer和层级注意力机制生成图节点嵌入；最后根据两种视角下的节点嵌入建立对比损失函数，训练生成跨语言源代码表示模型。本发明针对现有方法应用编程语言通用代码特征影响表示效果和模型出现过平滑问题，提取编程语言特定信息并利用多视角图节点嵌入构建模型，提升了跨语言代码表示效果，提高了代码摘要、源代码漏洞检测等准确率。

本发明授权多视角对比学习跨语言源代码表示方法在权利要求书中公布了：1.多视角对比学习跨语言源代码表示方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： 步骤1，利用元学习方法根据编程语言类型初始化Transformer自注意力模块的可学习参数，向模型中引入语言特定信息； 步骤2，对源代码片段构造包含代码语法、控制和依赖关系的代码特征异构图，使用GCN对异构图进行聚合得到图视角下的节点嵌入； 步骤3，依据元路径对节点同跳邻域信息进行聚合得到图节点的序列化表示，使用Transformer和层级注意力机制生成图节点嵌入：首先利用元路径感知策略生成图节点在每条元路径下的表示向量；然后使用Transformer编码节点表示向量，进一步挖掘节点在同一元路径下不同跳邻域之间的语义交互；最后使用层级注意力机制对元路径内和元路径间信息进行注意力融合生成序列化视角下的节点嵌入； 步骤4，应用对比学习方法，根据两种视角下的节点嵌入建立对比损失函数，训练生成跨语言源代码表示模型。

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