CN116483337A - 一种基于提示学习和数据增强的api补全方法 - Google Patents

一种基于提示学习和数据增强的api补全方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于提示学习和数据增强的API补全方法，属于计算机领域。解决了基于生成技术的API推荐模型预测能力有限和用于API推荐的训练数据不足的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：语料库预处理并构造提示前缀；S2：构建预训练模型CodeT5和ATCom对抗训练方法；S3：在模型嵌入层使用ATCom，生成多组对抗样本；S4：利用原语料库和生成的对抗样本微调CodeT5并生成完整的API。本发明的有益效果为：根据不完整的API前缀和提示信息进行API补全，提高开发人员的效率和编程体验，通过对抗样本的训练，增强模型的鲁棒性，提高模型的泛化能力，从而提高API补全的准确性和稳定性。

Description

一种基于提示学习和数据增强的API补全方法
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于提示学习和数据增强的API补全方法。
背景技术
API(应用程序编程接口)推荐是指帮助开发人员根据用户需求和使用场景在众多候选API中找到最佳API的过程。实际上，一些API用于实现基本功能(如打印和日志生成)。这些API可以在任何地方调用。然而，基于生成技术的API推荐模型的预测能力有限，往往无法从查询的第一个字中准确地预测出最合适的API；此外，API推荐的训练数据不足，收集高质量的API问题和相应的答案是费时费力并且及其容易出错；随着可用API的快速增长和软件系统的日益复杂，开发人员很难根据自己的需求找到最合适的API。
有效的API推荐方法可以为软件开发人员提供更好的API选择，从而提高他们的工作效率和工作质量。首先，API推荐可以帮助开发人员快速找到适合他们需求的API，减少了他们寻找API的时间和精力。其次，API推荐可以帮助开发人员避免使用错误或不合适的API，提高了他们代码的可靠性和质量。此外，通过API推荐，开发人员可以更容易地利用已有的API资源，而不是重复开发相同的功能，从而减少了代码的冗余性，提高了代码的可维护性和可扩展性。
以前的研究主要将API推荐建模为推荐任务，该任务可以推荐多个API，但是推荐的可能并不是开发人员需要的。最近在神经机器翻译领域的推动下，研究人员将这个问题建模为生成任务，其目的是直接为开发人员生成所需的API。然而，初步调查表明，直接生成的方法可能会生成错误。
如何解决上述技术问题成为本发明面临的课题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于提示学习和数据增强的API补全方法，该方法可以根据不完整的API前缀和提示信息进行API补全从而生成用户所需要的API。
本发明的发明思想为：本发明提出了一种基于示学习和数据增强的API补全方法，该方法利用用户已知的API前缀信息和启发式规则生成的API提示，通过嵌入层组合生成的对抗性示例来训练API补全模型，从而最终生成用户所需的API。相较于信息检索方法和深度学习方法，本发明提出的方法在相同语料库中表现出更优秀的性能。
本发明是通过如下措施实现的：一种基于提示学习和数据增强的API补全方法，其中，包括以下步骤：
(1)搜集高质量语料库，同时对数据进行预处理操作，构造不同的提示符，然后在不完整的API后面添加一个[mask]标记，表示API被屏蔽的部分，通过接下来训练的模型来预测；
(1-1)首先，为了生成不完整的API标题，我们需要准备不同的提示符。假设API包含n个单词，则需要生成一个随机数Nrand。
(1-2)然后，我们生成一个不完整的API，即前缀提示符，将其中最后Nrand个单词屏蔽。
(1-3)接着，开发人员按线性方式编写API，从第一个单词开始一直到最后一个单词，因此我们选择屏蔽最后一个连续单词作为屏蔽操作符。
(1-4)由于我们的研究主要集中在API补全任务上，要求不完整的API至少有一个单词，因此屏蔽操作符最多可以屏蔽n-1个单词。
(1-5)为了生成不完整的API，我们采用带有三个不同值的Nrand屏蔽操作符，从而为每个API生成3个不同的不完整标题。
(1-6)最后，我们将生成的提示符和原始描述作为我们建议的模型的输入。因此，最终的输入表示为
(2)将步骤(1)得到的预料库按照80％：10％：10％的比例划分为训练集、测试集和验证集。
(3)对数据进行预处理操作，首先使用随机掩蔽构造不同的提示符，然后在不完整的API后面添加一个[mask]标记，表示API被屏蔽的部分，这可以通过接下来训练的模型来预测；
(3-1)首先，我们在嵌入层中引入扰动。具体而言，给定输入嵌入序列x，我们通过多次迭代来寻找最佳扰动δ，生成k个对抗性样本。
(3-2)随后，我们利用增强训练集来训练codeT5模型。
(3-3)在更新参数时，我们采用k次迭代的平均梯度Gavg。
(4)使用一种对抗训练方法，根据模型输入自动生成k个对抗样本。然后将生成的对抗样本和原始输入作为训练数据来调整我们提出的API补全模型；
(4-1)在自注意力层中，首先计算查询和键的点积，然后将每个值除以使用softmax函数计算每个值的权重，从而得到输出矩阵。
(4-2)前馈网络由两个被Relu激活隔开的线性变换组成。
FFN(x)＝max(0,xW1+b1)W2+b2
(4-3)层规范化应用于每个子组件的输入。在层规范化之后，剩余的跳过连接将每个子组件的输入添加到其输出。编码器的输出被定义为一个隐藏状态向量Xout。
(4-4)解码器在结构上与编码器相似，但其包含一个掩蔽的自注意力层，以防止模型在训练过程中注意到未知信息。
(4-5)在解码步骤中，该模型利用编码器输出Xout生成下一个API token。模型可以通过softmax层预测下一个token的概率。
(4-6)对于给定的输入文本x，我们利用损失函数L来训练模型参数θ，使其预测的token与实际token的差距最小化。
(5)使用CodeT5模型作为基础模型来解决API补全任务，其编码器包括12个子块，每个子块由两个子组建组成：自注意力层和前馈神经网络；解码器在结构上和编码器相似，其目的是防止模型在训练时注意到未知信息；
(5-1)首先通过逐个扫描每个步骤的API令牌来使用每个时间步的最低成本k令牌，其中k表示波束宽度。
(5-2)在修剪任何剩余的分支后，它继续为后续的标记选择潜在的标记，直到遇到序列结束符号。
(5-3)最后，我们的模型可以为每个查询返回k候选API。在波束搜索过程中，我们根据它们的平均概率对生成的候选API进行排序。
(6)基于BeamSearch为每个查询返回最可能的k个候选API，最终模型可以根据其平均概率对生成的候选API进行排序并且向用户推荐完整的API。
(6-1)首先通过逐个扫描每个步骤的API令牌来使用每个时间步的最低成本k令牌，其中k表示波束宽度。
(6-2)在修剪任何剩余的分支后，它继续为后续的标记选择潜在的标记，直到遇到序列结束符号。
(6-3)最后，我们的模型可以为每个查询返回k候选API。在BeamSearch搜索过程中，我们根据它们的平均概率对生成的候选API进行排序。
作为本发明提供的一种基于提示学习和数据增强的API补全方法进一步优化方案，将API推荐问题形式化为一个补全问题，然后提出了一种APICom方法。特别是，APICom在训练过程中考虑提示学习，可以根据提示生成与函数相关的API。此外，APICom利用了一种新的基于梯度的对抗性训练方法ATCom进行数据增强，可以提高其在生成对抗性实例时的稳定性。
该基于提示学习和数据增强进行API补全方法的参数设置如下：
解码层数：12
Hidden_size：768
最大输入长度：48
最大输出长度：16
Beam_search的大小：10
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
(1)本发明提出的基于提示学习和数据增强的API补全方法，可以利用用户已知的API前缀信息和启发式规则生成的API提示。
(2)利用了一种新的基于梯度的对抗性训练方法进行数据增强，提高了本发明在生成对抗性实例时的稳定性。
(3)利用CodeT5作为基础模型解决API补全任务，更好的利用了从开发人员分配的标识符传递的代码语义。
(4)通过API补全模型，生成用户所需的API，解决了信息检索方法以及深度学习方法可能面临的问题，例如检索到的top-3个API与用户输入的自然语言查询无关以及生成错误的API等问题，从而更加精确地为用户推荐所需要的API。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1为本发明提供的一种基于提示学习和数据增强进行API补全方法的系统框架图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。当然，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
参见图1所示，本实施例提供了一种基于提示学习和数据增强的API补全方法，具体包括以下内容：
(1)通过挖掘Stack Overflow社区中帖子标题和对应的答案，该语料库包含大量API调用序列和相应API文档，对语料库中数据进行去重操作得到一个高质量语料库，最终的语料库包含3319个<自然语言查询，API>对。
(2)通过提示符生成和屏蔽，对API进行随机掩蔽，将未知部分用[mask]标记表示，生成多种提示符，将生成的提示符和原始描述作为模型的输入，完成对数据的预处理操作。对语料库中的数据进行统计，表1、表2分别显示了语料库中Query和API在分词后的长度的详细统计信息。
(3)为了确保与基准方法的公平比较，根据以往研究的数据划分方式，从语料库中提取了1,063对数据作为测试集，其余的语料库作为训练集。
(4)根据提示符和未知部分生成对抗样本，并将其和原始输入作为训练数据来调整API补全模型，以提高模型的鲁棒性和泛化能力，具体包括如下步骤：
(4-1)首先，我们在嵌入层中引入扰动。具体而言，给定输入嵌入序列x，我们通过多次迭代来寻找最佳扰动δ，生成k个对抗性样本。
(4-2)随后，我们利用增强训练集来训练codeT5模型。
(4-3)在更新参数时，我们采用k次迭代的平均梯度Gavg。
(5)使用训练好的模型进行API补全，将查询内容和提示信息输入，自动生成完整的API，具体包括以下步骤：
(5-1)在自注意力层中，首先计算查询和键的点积，然后将每个值除以使用softmax函数计算每个值的权重，从而得到输出矩阵。
(5-2)前馈网络由两个被Relu激活隔开的线性变换组成。
FFN(x)＝max(0,xW1+b1)W2+b2
(5-3)层规范化应用于每个子组件的输入。在层规范化之后，剩余的跳过连接将每个子组件的输入添加到其输出。编码器的输出被定义为一个隐藏状态向量Xout。
(5-4)解码器在结构上与编码器相似，但其包含一个掩蔽的自注意力层，以防止模型在训练过程中注意到未知信息。
(5-5)在解码步骤中，该模型利用编码器输出Xout生成下一个API token。模型可以通过softmax层预测下一个token的概率。
(5-6)对于给定的输入文本x，我们利用损失函数L来训练模型参数θ，使其预测的token与实际token的差距最小化。
(6)由于本实施例的方法输出是一个API序列，因此使用了BeamSearch，可以返回最可能的补全API，最终模型可以根据其平均概率对生成的候选API进行排序并且向用户推荐完整的API。
(6-1)首先通过逐个扫描每个步骤的API令牌来使用每个时间步的最低成本k令牌，其中k表示波束宽度。
(6-2)在修剪任何剩余的分支后，它继续为后续的标记选择潜在的标记，直到遇到序列结束符号。
(6-3)最后，模型可以为每个查询返回k候选API。在波束搜索过程中，根据它们的平均概率对生成的候选API进行排序。
所述步骤(2)中使用机器学习中的BERT-whitening来进一步处理语义向量，即通过线性变换对CodeT5提取的语义向量进行关键特征提取和降维，从而减少了存储空间，提高了模型检索速度，训练速度可提高两倍以上。
该基于提示学习和数据增强进行API补全方法的参数设置如下：
解码器层：12
Hidden_size：768
最大输入长度：48
最大输出长度：16
Beam_search的大小：10
(7)在相同的语料库上对本实施例方法和已有API推荐方法进行评估，使用来自信息检索两个广泛使用的性能指标MRR和MAP以及神经机器翻译研究领域的性能指标EM来
自动评估生成注释的质量：
表三本实施例方法与已有API推荐方法的结果对照表
表四本实施例方法与已有深度学习预训练语言模型的结果对照表
经过实验证明，本实施例提出了一种基于提示学习和数据增强的API补全方法，相对于6个先进的基准方法，包括基于信息检索和深度学习的方法。在根据用户输入的自然语言查询推荐API时，能够更加精准。具体来说，相较于信息检索方法RACK、BIKER和CLEAR，本实施例方法在MRR指标上至少提高了5％的性能，在MAP指标上至少提高了8％的性能。相较于深度学习方法PLBART、UniXcoder和CodeBERT，本实施例方法将EM@5指标的性能分别至少提高了58％、30％和25％。这些结果表明本实施例提出的方法具有较高的竞争力和优势。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于提示学习和数据增强的API补全方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、通过挖掘Stack Overflow社区中帖子标题和对应的答案，最终构建了一个包含了33,243个样本的高质量语料库，设定语料库格式为<Query，API>；
S2、对构建的语料库随机划分成训练集、验证集和测试集；
S3、构造提示前缀，将缺失部分打上[MASK]标签，表示模型需要预测的部分；
S4、构建预训练模型CodeT5和ATCom对抗训练方法；
S5、使用编码器生成词嵌入E1，并沿着损失函数上升的方向在Embedding层使用ATCom对抗方法添加扰动，生成一系列对抗样本E2；
S6、使用所述步骤S5得到的词嵌入E1和对抗样本E2对预训练模型CodeT5微调，输出相应完整API。
2.根据权利要求1所述的基于提示学习和数据增强的API补全方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下步骤：
S11:搜集高质量的语料库进行实验，该语料库包含大量API调用序列和相应API文档，用于评估API推荐任务，该语料库包含33,243个<Query，API>对；
S12:针对目标API使用随机掩码来构造不同的提示；
S13:添加一个标记在不完整的API之后，以指示API的屏蔽部分，通过训练的模型来预测。
3.根据权利要求1所述的基于提示学习和数据增强的API补全方法，其特征在于，所述步骤S2中，将步骤S1得到的语料库按照80％：10％：10％的比例划分为训练集、测试集和验证集。
4.根据权利要求1所述的基于提示学习和数据增强的API补全方法，其特征在于，所述步骤S3包括如下步骤：
S31:首先，为了生成不完整的API标题，需要准备不同的提示符，假设API包含n个单词，基于API中的.进行单词分割，则需要生成一个随机数Nrand；
S32:然后，生成一个不完整的API，即前缀提示符，将其中最后Nrand个单词屏蔽；
S33:接着，开发人员按线性方式编写API，从第一个单词开始一直到最后一个单词，因此选择屏蔽最后一个连续单词作为屏蔽操作符；
S34:由于研究主要集中在API补全任务上，要求不完整的API至少有一个单词，因此屏蔽操作符最多可以屏蔽n-1个单词；
S35:为了生成不完整的API，采用带有三个不同值的Nrand屏蔽操作符，从而为每个API生成3个不同的不完整标题；
S36:最后，将生成的提示符和原始描述作为建议的模型的输入，最终的输入表示为
5.根据权利要求1所述的基于提示学习和数据增强的API补全方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下步骤：
S41:首先，在嵌入层中引入扰动，具体而言，给定输入嵌入序列x，通过多次迭代来寻找最佳扰动δ，生成k个对抗性样本；
S42:随后，利用增强训练集来训练codeT5模型；
S43:在更新参数时，采用k次迭代的平均梯度Gavg。
6.根据权利要求1所述的基于提示学习和数据增强的API补全方法，其特征在于，所述步骤S5包括以下步骤：
S51:在自注意力层中，首先计算查询和键的点积，然后将每个值除以使用softmax函数计算每个值的权重，从而得到输出矩阵；
其中，Q指的是query，即查询、要查询的信息；K指的是key，即索引、被查询的向量、V指的是value，即值、查询到的内容；dk代表k的维，除以k的维度的平方根，使训练时的梯度保持稳定；
S52:前馈网络由两个被Relu激活隔开的线性变换组成；
FFN(x)＝max(0,xW1+b1)W2+b2
其中，FFN的指的是Feed Forward Nwtwork，其作用是空间变换；x为输入；W1、B1、W2、B2为可学习的参数；
S53:层规范化应用于每个子组件的输入，在层规范化之后，剩余的跳过连接将每个子组件的输入添加到其输出，编码器的输出被定义为一个隐藏状态向量Xout；
S54:解码器在结构上与编码器相似，但其包含一个掩蔽的自注意力层，以防止模型在训练过程中注意到未知信息；
S55:在解码步骤中，该模型利用编码器输出Xout生成下一个API单词，模型可以通过softmax层预测下一个token的概率；
S56:对于给定的输入文本x，利用损失函数L来训练模型参数θ，使其预测的单词与实际单词的差距最小化；
其中，L表示损失函数；P表示每个类别得到的概率；θ表示模型参数；yi表示样本i的标签。
7.根据权利要求1所述的基于提示学习和数据增强的API补全方法，其特征在于，所述步骤S6包括以下步骤：
S61:首先通过逐个扫描每个步骤的API token使得每个时间步的成本k token最低，其中k表示波束宽度；
S62:在修剪剩余的分支后，它继续为后续的内容选择潜在的token，直到遇到序列结束符号；
S63:最后，模型为每个查询返回k候选API，在beamsearch算法搜索过程中，根据它们的平均概率对生成的候选API进行排序。
8.根据权利要求1所述的基于提示学习和数据增强的API补全方法，其特征在于，参数设置如下：
解码层数：12
Hidden_size：768
最大输入长度：48
最大输出长度：16
Beam_search的大小：10。
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