code representation learning | BriefGPT

关键词code representation learning

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规模化的代码表示学习
通过大量的代码数据进行编码表示学习，使用两阶段的预训练方案以及对比学习的方式增强表示，在各种下游任务上持续显著地超过现有的模型，详细讨论了源代码的自定义和有效的令牌级去噪方案、硬负样本与硬正样本的重要性、提出的双模态对比学习如何提升跨语义搜
PDF5 months ago
代码智能的深度学习：调查、基准和工具包
本文综述了深度学习在编码智能方面的应用，包括代码表示学习、深度学习技术和应用任务，并提供了一个适用于基于深度学习的编码智能模型快速原型设计的开源工具包。同时，公开发布了源代码和数据资源，以促进现有和未来编码智能模型的评估和比较，并指出了几个
PDF6 months ago
编程语言理解与表示的抽象语法树：我们离何处？
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
PDF7 months ago
TransCoder: 基于人类技能的统一可迁移代码表示学习
本文介绍了 TransCoder，一种统一的用于代码表示学习的可转移微调策略，能够促进代码相关任务的卓越性能，并鼓励相互强化。
PDFa year ago
ACL利用（模糊测试）测试用例理解程序
通过模糊测试来提高程序理解和代码表示学习的性能，并将此关系纳入学习中，以实现程序的深层语义理解。该方法在代码克隆检测和代码分类等两个程序理解任务上表现出色
PDFa year ago
AAAIMetaTPTrans: 多语言代码表示学习的元学习方法
本研究旨在解决现有的多语言编程数据集忽略编程语言特定信息的问题。为此，作者提出了 MetaTPTrans 方法，该方法可以在特征提取器中为不同编程语言类型的输入代码片段生成动态参数，从而实现对编程语言通用信息和特定信息的同时学习。实验证明该
PDF2 years ago
ACLCODE-MVP: 通过对比性预训练学习多视角编程源代码表示
本文提出了 CODE-MVP 模型来将多种不同的源代码视角集成到一个统一的框架中，并通过多视图对比预训练来学习其中的补充信息和类型推断目标函数，实验证明 CODE-MVP 优于其他现有模型在自然语言代码检索、代码相似性、代码缺陷检测等三个下
PDF2 years ago
SPT-Code: 序列到序列预训练，用于学习源代码表示
本文介绍了一种新的基于序列到序列（sequence-to-sequence）的编码表示学习预训练模型 SPT-Code，通过三种特定的预训练任务，可以解决现有预训练任务在自然语言编码中存在的问题，该模型可以有效地应用于五个编码相关的下游任务
PDF3 years ago
SynCoBERT：针对代码表示的语法引导的多模式对比预训练
本文提出了 SynCoBERT—— 一种语法引导的，多模态对比预训练方法，旨在更好地表示代码，其中设计了两种新的预训练目标 —— 标识符预测和 AST 边缘预测，并提出了多模态对比学习策略来最大化不同模态之间的互信息。经过广泛的实验，Syn
PDF3 years ago