May, 2022

结构化代码理解的深度学习模型综述

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TL;DR本综述介绍了编码数据的结构的两种模型，即基于序列和基于图形的模型的概述和比较，并介绍了度量、数据集和下游任务等相关知识。最后，我们对结构代码理解领域的未来研究提出了一些建议。
发现论文，激发创造
  • 深度学习与软件工程：源代码预训练模型调查

    介绍了深度学习在软件工程中的应用，着重讨论了源代码的预训练模型，并展望了未来的研究方向。

    May, 2022

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    Dec, 2023

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    该研究提出了一个统一的深度学习神经网络架构设计框架，以自然语言处理技术识别医疗文档中的文本信息并转换成医学编码，包括医学编码器、编码器结构、解码器和附加信息的应用等组成部分，然后总结了各种深度学习模型在该框架下的应用，并探讨了未来的研究方向及挑战。

    Jan, 2022

  • 神经编码智能综述：范式、进展与未来

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    Mar, 2024

  • 深度图生成器：综述

    本综述对基于深度学习的图形生成方法进行了全面调查，并将其分为自回归，自编码，强化学习，对抗生成和流生成五类，给出了各类方法的详细描述，并介绍了公开源代码，常用数据集和最广泛使用的评估指标，最后强调了现有的挑战和讨论了未来的研究方向。

    Dec, 2020

  • 探测源代码的预训练模型

    本研究探讨了预训练模型在代码处理中的广泛应用及其对识别语法结构、正确性、标识符、数据流和命名空间等方面的影响，并测试了使用给定目标进行预训练、模型大小变化以及微调的影响。

    Feb, 2022

  • 蛋白结构建模与设计中的深度学习

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    Jul, 2020

  • 针对神经代码智能的预训练语言模型综述

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    Dec, 2022

  • 代码语法理解语言模型基准测试

    这篇论文介绍了作者对现有预训练编程语言模型在理解代码结构方面的限制进行了全面的基准测试，并引入了一个大规模的数据集 CodeSyntax 来评估这些模型的性能，并揭示了自然语言和编程语言在理解语法结构方面的差异和重要性。

    Oct, 2022

  • StructCoder: 面向结构的代码生成 Transformer

    本研究利用编码器 - 解码器 Transformer 模型进行编码生成，使用诸如抽象语法树路径预测和数据流预测等辅助任务，结构感知地提高了生成代码质量，实现了代码翻译和文本到代码生成任务的最新性能状态。

    Jun, 2022