基于层次注意力机制的源代码迁移模型

摘要：

针对源代码迁移模型存在的迁移代码语义一致性问题,在词符注意力机制的基础上引入了语句注意力机制,提出了一种基于层次注意力机制的源代码迁移模型HPGN(hierarchical pointer-generator network),设计了状态传递机制.HPGN在迁移过程中,语句注意力机制对齐源代码语句和迁移代码语句的特征,词符注意力机制从对齐的代码语句中提取词符,状态传递机制传递相邻迁移代码语句的特征,从而提升了迁移代码的语义一致性.在真实项目数据集的实验结果表明,HPGN比最佳对比模型提高了 3.4个总体分值,同时有着更少的模型参数量.此外,消融实验验证了状态传递机制和HPGN层次架构的有效性.

关键词：代码迁移、代码语句、机器翻译、注意力机制

所属期刊栏目：40

分类号：TP311.5(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：3082-3090