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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种面向函数调用关系的代码预训练及生成的方法与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：CN120803428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510730171.8，技术领域涉及：G06F8/33；该发明授权一种面向函数调用关系的代码预训练及生成的方法与系统是由张路;刘晨;梁清源;肖越易;汪文韬;赵子潇设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向函数调用关系的代码预训练及生成的方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向函数调用关系的代码预训练及生成的方法与系统。本方法为：1对于代码数据集中的每一条代码仓库数据，从该条代码仓库数据中提取上下文信息；所述上下文信息为函数调用信息、参数依赖及全局逻辑结构；2利用所述上下文信息训练代码相关的深度学习模型，得到代码生成模型；3将代码需求描述或待编辑代码输入所述代码生成模型，生成对应的目标代码；其中，对于输入的代码需求描述，所述代码生成模型根据代码需求描述生成符合需求的目标代码；对于输入的待编辑代码，所述代码生成模型对待编辑代码进行自动修复或优化得到目标代码。本发明优化了生成代码的逻辑一致性和可用性，显著提升了复杂代码场景下的代码生成。

本发明授权一种面向函数调用关系的代码预训练及生成的方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种面向函数调用关系的代码预训练及生成的方法，其步骤包括： 1对于代码数据集中的每一条代码仓库数据，从该条代码仓库数据中提取上下文信息；所述上下文信息为函数调用信息、参数依赖及全局逻辑结构； 2利用所述上下文信息训练代码相关的深度学习模型，得到代码生成模型； 3将代码需求描述或待编辑代码输入所述代码生成模型，生成对应的目标代码；其中，对于输入的代码需求描述，所述代码生成模型根据代码需求描述生成符合需求的目标代码；对于输入的待编辑代码，所述代码生成模型对待编辑代码进行自动修复或优化得到目标代码； 提取所述上下文信息的方法： 11对每一条代码仓库数据中的文件结构进行全面扫描，获取该条代码仓库数据中的每一个函数及其调用链，构建出每个函数的依赖关系； 12对该条代码仓库数据中的每一个函数，使用抽象语法树提取该函数涉及的参数，并建立第一键-值对表进行追踪记录该函数涉及的每一参数与其他函数间的参数传递关系，将该函数与其他函数间的参数传递关系作为参数依赖关系；以及根据参数传递关系优化该函数的函数调用链；其中第一键-值对表中的键为函数，值为该函数涉及的参数； 13使用静态分析技术记录该条代码仓库数据中所包含的全局变量，并通过构建第二键-值对表，追踪每一所述全局变量的状态变化；根据函数所包含的全局变量的状态变化进一步优化该函数的函数调用链；其中第二键-值对表中的键为函数全局变量p，值为该全局变量p在其他函数中状态； 14根据步骤13所得各函数的函数调用链，构建该条代码仓库数据对应的函数依赖图G作为该条代码仓库数据的上下文信息；所述函数依赖图G中每个节点表示一个函数、每条边表示函数间的依赖关系；作为后续模型训练时的上下文信息。

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