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一种基于深度强化学习的Graph2Seq自动生成Java代码注释的方法

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成果名称：	一种基于深度强化学习的Graph2Seq自动生成Java代码注释的方法	关键字：	代码 , 注释 , graph2seq , java , 节点 , 模型 , 训练 , 语法 , critic , 向量	应用行业：	制造业
高新技术领域：	先进制造技术	所在地：	天津市	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN201910277000.9	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内先进	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	高端装备制造	课题来源：
第一完成单位名称：	浙江大学滨海产业技术研究院	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	专利许可	交易价格(万)：	1.00	所属十强产业：

本发明提供了一种基于深度强化学习的Graph2Seq自动生成Java代码注释的方法。在编码器端，通过将代码首先转化为代码图的形式，利用图结构来表达出代码的结构化信息，再使用图神经网络(Graph Neural Network)对程序图进行编码得到代码的结构化语义信息。在解码器端，本发明使用基于深度强化学习框架改进的解码器得到其对应的自然语言注释内容，解决了传统方法中在推理阶段没有真实序列单词指导导致的高偏差问题，从而实现代码注释自然生成的准确和自然。