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公开(公告)号：CN117473307A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311149132.6
申请日：2023-09-07
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/214 , G06F40/117 , G06F40/30
Abstract: 一种用于自动重命名重构的两阶段预训练框架。第一阶段，基于RoBERTa模型架构在公开代码数据集CodeSearchNet进行预训练，更快达到收敛条件。第二阶段，为解决变量名重命名重构问题，收集大型官方数据库里的变量重命名重构数据作为实验数据，再利用上游训练好的预训练模型在其上进行微调。为使重构更智能化，设两个子任务：首先预测新名称中子标记的数量，然后相再应地生成子标记。利用约束掩码语言建模进行变量的生成，采用对比学习以生成更加有意义、可读性高的变量标记，还引入一种新的令牌袋损失函数避免生成重复的子标记，对其进行定制以进行自动重命名重构。
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