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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利一种基于神经网络的源码分类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：CN115587318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202211302051.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于神经网络的源码分类方法是由孙雪凯;刘春玲;林键;唐永鹤;娄睿;戚旭衍;刘威;董卫宇;蒋烈辉;井靖;王瑞敏;王焕伟;何红旗;刘铁铭;刘乐;王奕森设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的源码分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络的源码分类方法。该方法包括：将待分类源码转换为AST；定义并初始化整个AST叶子节点对应的向量矩阵，记作从AST中随机抽取n条路径{p1,…,pn}；针对抽取到的任一条路径pi，可将其转换为二元组；从value_vocab中分别查询到当前路径pi上起始节点和末端节点的向量，进而得到当前路径pi的向量ci，记作：ci作为全连接神经网络中的一个神经元的输入，得到对应的输出n条路径{p1,…,pn}对应的n个向量{c1,…,cn}输入到含有n个神经元的全连接神经网络后，得到n个输出将所有的输出聚合为代码嵌入v；定义一个类别标签矩阵，记作将代码嵌入v与tags_vocab中每一个训练函数标签的嵌入进行运算后得到代码嵌入v的预测分布。

本发明授权一种基于神经网络的源码分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的源码分类方法，其特征在于，包括： 步骤1：将待分类源码转换为AST； 步骤2：定义并初始化整个AST对应的向量矩阵，记作其中，X为AST中所有终端节点的个数；d为终端节点对应向量的维度； 步骤3：从AST中随机抽取n条路径{p,…,p}；针对抽取到的任一条路径p，将其转换为二元组,x；其中，x为当前路径p上起始节点对应的值，x为当前路径p上末端节点对应的值； 步骤4：从value_vocab中分别查询到当前路径p上起始节点和末端节点的向量，进而得到当前路径p的向量c，记作：其中，value_vocab表示起始节点的向量，value_vocab表示末端节点的向量； 步骤5：将抽取到的n条路径对应的n个向量分别输入至包含有n个神经元的全连接神经网络，得到对应的n个输出将所有的输出聚合为代码嵌入v，将所有的输出聚合为代码嵌入v，具体为：n表示路径个数； 步骤6：定义类别标签矩阵，记作其中，Y是训练集中所有训练函数标签的个数； 步骤7：将代码嵌入v与tags_vocab中每一个训练函数标签的嵌入进行运算后得到代码嵌入v的预测分布。

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