本文提出了 C-Pack-IPAs，一个公开的基准测试，其中包括由学生提交的 25 个不同的初级编程题的程序和测试套件，可以帮助评估针对初学者编程者的新颖语义和句法自动程序修复框架的开发。

Jun, 2022

提出使用图神经网络（GNNs）基于程序的抽象语法树（ASTs）将变量集合映射到两个程序之间，以修复初级编程作业（IPAs）中初学者经常出现的错误，并在实验中表明，与当前最先进的程序修复方法相比，仅基于变量映射的方法可以修复大约 88.5％的错误程序。

Jul, 2023

本文提出了一种基于图神经网络 (GNN) 的程序控制流和数据流表示方法 FA-AST (flow-augmented abstract syntax tree)，并将其应用于代码克隆检测，相比基于抽象语法树 (AST) 的方法，在 Google Code Jam 和 BigCloneBench 数据集上均取得了更好的效果。

Feb, 2020

我们基于大型语言模型（LLM）提出了一个名为 PaR 的框架，用于解决高级编程作业中的程序错误修复问题，并通过对新的高级学生作业数据集（Defects4DS）和另一个经过深入调查的 ITSP 数据集的评估，展示了超越现有 LMM - 和基于符号的方法的最新性能提升（分别达到了 19.94％和 15.2％的修复率提高）。

Apr, 2024

在软件工程领域，编程语言理解与表示（即代码表示学习）一直是一个备受关注和具有挑战性的任务，其旨在应用深度学习技术生成源代码特征的数值表示同时保持其语义，这些表示可用于促进后续与代码相关的任务。然而，AST（抽象语法树）作为一种基本的代码特征，在代码表示学习中广泛应用，但目前缺乏对 AST-based 代码表示如何促进后续代码相关任务的系统和定量评估。本文通过详细的实证研究首次探索了 AST-based 代码表示在促进后续代码相关任务方面的有效性，并比较了基于代码标记序列和基于 AST 的代码表示方法在三种常见类型的代码相关任务上的性能。令人惊讶的是，整体定量统计结果表明，与基于代码标记的代码表示方案相比，基于 AST 的代码表示方法在所有三个任务中的表现均较差。进一步的定量分析显示，基于 AST 的代码表示方法在所有三个任务的某些子样本中优于基于代码标记的代码表示方法。我们还进行了全面的实验，评估和揭示了 AST 解析 / 预处理 / 编码方法的选择对基于 AST 的代码表示和后续代码相关任务的影响。本研究为未来的研究人员提供了关于如何选择每个阶段的解决方案以充分利用 AST 的详细指导。

Dec, 2023

介绍了针对类似代码生成和语义解析等需要将非结构化（或部分结构化）输入映射到格式化可执行输出的抽象语法网络建模框架，并使用一个具有动态确定模块化结构的解码器构建输出，具有与输出树结构相一致的特性，在 Hearthstone 数据集上获取了 79.2 BLEU 和 22.7% 的精确匹配度，相比之前最先进的值提高了 12.1 和 16.6 个百分点，在 Atis、Jobs 和 Geo 语义解析数据集上的表现也很有竞争力，并且无需进行任何任务特定的工程。

Apr, 2017

本篇论文通过构建 AST-Probe 探针方法，证明了预训练语言模型中存在一个语法子空间以及该子空间可以用来恢复一个输入代码片段的完整 AST，进而表明预训练语言模型仅使用一部分表示空间来编码编程语言的语法信息。

Jun, 2022

提出一种基于路径的编程语言自动学习表示方法，其将程序表示为其抽象语法树中的路径，可用于预测变量名称、方法名称和完全类型，并可跨不同编程语言驱动不同的学习算法。

Mar, 2018

提出了一种基于主动学习的框架，通过分析软件源代码的 AST 图表征来进行软件性能预测，从而实现支持回归任务的任意查询策略并提高 AI 模型的性能。

Apr, 2023

本研究提出了从源代码的抽象语法树构建异构编程图用于方法命名和代码注释生成的方法，并使用异构图神经网络学习这些图。实验结果表明，利用编程图中节点和边的类型信息可以帮助学习程序语义，本方法优于基线模型。

Dec, 2020