CN118312158A - 基于模板的代码生成方法、装置和电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请涉及智能生成领域，其具体地公开了一种基于模板的代码生成方法、装置和电子设备，其通过获取预定的文本模板代码和提供的参数，并利用基于人工智能技术对所述预定的文本模板代码和所述提供的参数进行语义分析和语义理解，以此来生成代码。通过这样的方式，开发者可以通过定义参数和选择模板来快速生成代码框架，减少手动编写重复代码的工作量，并且自动化的代码生成减少了由于人为因素导致的错误，如拼写错误、语法错误等，同时模板生成的代码可以确保风格和结构的一致性，有助于维护和扩展。

Description

基于模板的代码生成方法、装置和电子设备

技术领域

本申请涉及智能生成领域，且更为具体地，涉及一种基于模板的代码生成方法、装置和电子设备。

背景技术

代码生成是指通过自动化工具或装置，根据预定义的规则、模板、算法或用户输入的参数来自动创建源代码的过程。这种方法旨在减少手动编写代码的工作量，提高软件开发的效率，确保代码的一致性和可维护性。

但由于传统的代码生成器可能不够灵活，难以适应需求变更。一旦需求发生变化，可能需要手动调整模板或生成器本身。另外，如果对于复杂的代码生成进行人工自定义模型，将需要投入大量的人力和物力成本，效率较低。

因此，期待一种优化的基于模板的代码生成方案。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于模板的代码生成方法、装置和电子设备，其通过获取预定的文本模板代码和提供的参数，并利用基于人工智能技术对所述预定的文本模板代码和所述提供的参数进行语义分析和语义理解，以此来生成代码。通过这样的方式，开发者可以通过定义参数和选择模板来快速生成代码框架，减少手动编写重复代码的工作量，并且自动化的代码生成减少了由于人为因素导致的错误，如拼写错误、语法错误等，同时模板生成的代码可以确保风格和结构的一致性，有助于维护和扩展。

根据本申请的一方面，提供了一种基于模板的代码生成方法，其包括：获取预定的文本模板代码和提供的参数；对所述预定的文本模板代码依次进行嵌入编码和代码上下文编码以得到文本模板代码上下文编码特征矩阵；对所述文本模板代码上下文编码特征矩阵进行文本模板深度编码以得到文本模板代码上下文编码特征向量；对所述提供的参数进行参数语义编码以得到参数语义特征向量；将所述文本模板代码上下文编码特征向量和所述参数语义特征向量进行关联以得到模板参数融合特征矩阵；对所述模板参数融合特征矩阵进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征矩阵；基于所述优化模板参数融合特征矩阵，生成代码。

在上述基于模板的代码生成方法中，对所述预定的文本模板代码依次进行嵌入编码和代码上下文编码以得到文本模板代码上下文编码特征矩阵，包括：将所述预定的文本模板代码进行嵌入编码以得到文本模板代码词嵌入向量的序列；以及，将所述文本模板代码词嵌入向量的序列输入基于转换器的文本模板上下文编码模块以得到所述文本模板代码上下文编码特征矩阵。

在上述基于模板的代码生成方法中，将所述预定的文本模板代码进行嵌入编码以得到文本模板代码词嵌入向量的序列，包括：将所述预定的文本模板代码输入基于词嵌入层的嵌入编码器以得到所述文本模板代码词嵌入向量的序列。

在上述基于模板的代码生成方法中，对所述文本模板代码上下文编码特征矩阵进行文本模板深度编码以得到文本模板代码上下文编码特征向量，包括：将所述文本模板代码上下文编码特征矩阵输入包含多层卷积层的文本模板深度编码模块以得到所述文本模板代码上下文编码特征向量。

在上述基于模板的代码生成方法中，对所述提供的参数进行参数语义编码以得到参数语义特征向量，包括：将所述提供的参数输入包含嵌入层的参数语义编码器以得到所述参数语义特征向量。

在上述基于模板的代码生成方法中，对所述模板参数融合特征矩阵进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征矩阵，包括：将所述模板参数融合特征矩阵进行特征展平化以得到模板参数融合特征向量；对所述模板参数融合特征向量进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征向量；以及，将所述优化模板参数融合特征向量按照所述特征展平化的方式进行反向特征聚合以得到所述优化模板参数融合特征矩阵。

在上述基于模板的代码生成方法中，对所述模板参数融合特征向量进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征向量，包括：确定所述模板参数融合特征向量的均值；对所述模板参数融合特征向量进行累加求和以得到所述模板参数融合特征向量的总和值；将所述模板参数融合特征向量的总和值减去所述模板参数融合特征向量的均值后除以预定超参数再除以所述模板参数融合特征向量的长度以得到第一商值；对所述第一商值计算以自然常数为底的指数函数值以得到第一自然指数函数值；以及，将所述第一自然指数函数值与所述模板参数融合特征向量进行按位置点乘以得到优化模板参数融合特征向量。

在上述基于模板的代码生成方法中，基于所述优化模板参数融合特征矩阵，生成代码，包括：将所述优化模板参数融合特征矩阵输入代码生成器以生成代码。

根据本申请的另一方面，提供了一种基于模板的代码生成装置，其包括：模板代码参数获取模块，用于获取预定的文本模板代码和提供的参数；上下文编码模块，用于对所述预定的文本模板代码依次进行嵌入编码和代码上下文编码以得到文本模板代码上下文编码特征矩阵；深度编码模块，用于对所述文本模板代码上下文编码特征矩阵进行文本模板深度编码以得到文本模板代码上下文编码特征向量；参数语义编码模块，用于对所述提供的参数进行参数语义编码以得到参数语义特征向量；模板参数关联模块，用于将所述文本模板代码上下文编码特征向量和所述参数语义特征向量进行关联以得到模板参数融合特征矩阵；特征优化模块，用于对所述模板参数融合特征矩阵进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征矩阵；代码生成模块，用于基于所述优化模板参数融合特征矩阵，生成代码。

根据本申请的另一方面，还提供了一种电子设备,包括:处理器;存储器,包括一个或多个计算机程序模块;其中,所述一个或多个计算机程序模块被存储在所述存储器中并被配置为由所述处理器执行,所述一个或多个计算机程序模块包括用于实现上述任一项所述的基于模板的代码生成方法。

与现有技术相比，本申请提供的一种基于模板的代码生成方法、装置和电子设备，其通过获取预定的文本模板代码和提供的参数，并利用基于人工智能技术对所述预定的文本模板代码和所述提供的参数进行语义分析和语义理解，以此来生成代码。通过这样的方式，开发者可以通过定义参数和选择模板来快速生成代码框架，减少手动编写重复代码的工作量，并且自动化的代码生成减少了由于人为因素导致的错误，如拼写错误、语法错误等，同时模板生成的代码可以确保风格和结构的一致性，有助于维护和扩展。

附图说明

通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。

图1为根据本申请实施例的基于模板的代码生成方法的流程图。

图2为根据本申请实施例的基于模板的代码生成方法的架构示意图。

图3为根据本申请实施例的基于模板的代码生成方法中对所述预定的文本模板代码依次进行嵌入编码和代码上下文编码以得到文本模板代码上下文编码特征矩阵的流程图。

图4为根据本申请实施例的基于模板的代码生成装置的框图。

图5为根据本申请实施例的电子设备的框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例,然而应当理解的是,本公开可以通过各种形式来实现,而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例,相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是,本公开的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解,本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外,方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

在本公开的实施例的描述中,术语“包括”及其类似用语应当理解为开放性包含，即“包括但不限于”。术语“基于”应当理解为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”或“该实施例”应当理解为“至少一个实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。

需要注意,本公开中提及“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的,本领域技术人员应当理解,除非在上下文另有明确指出,否则应该理解为“一个或多个”。

以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

代码生成是指通过自动化工具或装置，根据预定义的规则、模板、算法或用户输入的参数来自动创建源代码的过程。这种方法旨在减少手动编写代码的工作量，提高软件开发的效率，确保代码的一致性和可维护性。

但由于传统的代码生成器可能不够灵活，难以适应需求变更。一旦需求发生变化，可能需要手动调整模板或生成器本身。另外，如果对于复杂的代码生成进行人工自定义模型，将需要投入大量的人力和物力成本，效率较低。

因此，期望一种优化的基于模板的代码生成方法，其通过获取预定的文本模板代码和提供的参数，并利用基于人工智能技术对所述预定的文本模板代码和所述提供的参数进行语义分析和语义理解，以此来生成代码。通过这样的方式，开发者可以通过定义参数和选择模板来快速生成代码框架，减少手动编写重复代码的工作量，并且自动化的代码生成减少了由于人为因素导致的错误，如拼写错误、语法错误等，同时模板生成的代码可以确保风格和结构的一致性，有助于维护和扩展。

应可以理解，基于模板的代码生成方法通常是指使用预先定义的代码模板，通过填充或修改特定的参数来自动生成软件代码的方法。这种方法在软件开发中可以显著提高效率，减少重复劳动，能够根据不同的需求和项目特点生成定制化的代码，提高软件开发的效率和质量。

图1为根据本申请实施例的基于模板的代码生成方法的流程图。图2为根据本申请实施例的基于模板的代码生成方法的架构示意图。如图1和图2所示，根据本申请实施例的基于模板的代码生成方法，包括：S110，获取预定的文本模板代码和提供的参数；S120,对所述预定的文本模板代码依次进行嵌入编码和代码上下文编码以得到文本模板代码上下文编码特征矩阵；S130,对所述文本模板代码上下文编码特征矩阵进行文本模板深度编码以得到文本模板代码上下文编码特征向量；S140,对所述提供的参数进行参数语义编码以得到参数语义特征向量；S150,将所述文本模板代码上下文编码特征向量和所述参数语义特征向量进行关联以得到模板参数融合特征矩阵；S160,对所述模板参数融合特征矩阵进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征矩阵；以及,S170,基于所述优化模板参数融合特征矩阵，生成代码。

在步骤S110中，获取预定的文本模板代码和提供的参数。应可以理解，考虑到所述预定的文本模板代码提供了代码的结构性框架，比如类、函数、方法的模板，包含了预定义的占位符或标记，这些占位符将在代码生成过程中被实际参数替换。所述提供的参数用于替换模板中的占位符，这些值可以是变量名、数据类型、逻辑条件、业务逻辑等，可能包括代码生成的特定配置，如类继承、接口实现、特定注解等。基于此，为了实现基于模板的代码生成更加地准确，在本申请的技术方案中，获取预定的文本模板代码和提供的参数，这样能够快速生成代码框架，使开发者能够专注于更复杂的业务逻辑实现，以减少因手动编写代码而可能引入的语法错误和逻辑错误，并且当需求变化时，可以迅速调整参数，重新生成代码以适应新的需求。而当模板更新时，所有使用该模板生成的代码都可以统一更新，简化了维护工作，从而提高开发效率和代码质量。

在步骤S120中，对所述预定的文本模板代码依次进行嵌入编码和代码上下文编码以得到文本模板代码上下文编码特征矩阵。图3为根据本申请实施例的基于模板的代码生成方法中对所述预定的文本模板代码依次进行嵌入编码和代码上下文编码以得到文本模板代码上下文编码特征矩阵的流程图。具体地，在本申请实施例中，如图3所示，对所述预定的文本模板代码依次进行嵌入编码和代码上下文编码以得到文本模板代码上下文编码特征矩阵，包括：S210,将所述预定的文本模板代码进行嵌入编码以得到文本模板代码词嵌入向量的序列；以及，S220,将所述文本模板代码词嵌入向量的序列输入基于转换器的文本模板上下文编码模块以得到所述文本模板代码上下文编码特征矩阵。

具体地，在步骤S210中,将所述预定的文本模板代码进行嵌入编码以得到文本模板代码词嵌入向量的序列。具体地，在本申请实施例中，将所述预定的文本模板代码进行嵌入编码以得到文本模板代码词嵌入向量的序列，包括：将所述预定的文本模板代码输入基于词嵌入层的嵌入编码器以得到所述文本模板代码词嵌入向量的序列。应可以理解，考虑到为了将所述预定的文本模板代码中的各个词转换为一个共同的向量表示，在本申请的技术方案中，将所述预定的文本模板代码输入基于词嵌入层的嵌入编码器以得到所述文本模板代码词嵌入向量的序列。值得一提的是，所述嵌入编码器，可以将所述预定的文本模板代码中的每个词映射到一个高维向量空间中的向量表示，从而学习各个词的语义信息，这有助于模型更好地理解文本模板代码中单词之间的语义关系，也就是说，所述嵌入编码器可以将高维稀疏的词表示转换为低维稠密的词嵌入向量表示，从而得到文本模板代码词嵌入向量的序列，为后续的代码中的各个词的语义理解和分析提供了基础和依据。

特别地，在本申请的一个具体可实现的实施例中，将所述预定的文本模板代码进行嵌入编码以得到文本模板代码词嵌入向量的序列，可通过以下步骤实现。首先，准备文本模板代码，这可以是一段代码或者一段文本。然后，遍历文本模板代码，构建一个词汇表，将文本中所有出现的单词映射到一个唯一的整数标识符。接着，将文本模板代码中的每个单词替换为对应的整数标识符，形成整数序列。接下来，随机初始化一个嵌入矩阵，其中每行对应一个单词的嵌入向量。然后，对于文本模板代码中的每个单词，通过查询嵌入矩阵来获取对应的嵌入向量。最后，将每个单词的嵌入向量串联或者组合成一个序列，形成文本模板代码的嵌入向量序列。通过以上步骤能够实现将所述预定的文本模板代码进行嵌入编码以得到文本模板代码词嵌入向量的序列的过程。

具体地，在步骤S220中,将所述文本模板代码词嵌入向量的序列输入基于转换器的文本模板上下文编码模块以得到所述文本模板代码上下文编码特征矩阵。相应地，考虑到所述文本模板代码词嵌入向量的序列中各个文本模板代码词嵌入向量包含了关于文本代码模板中的关于代码之间的语义信息， 而考虑到转换器模型能够有效地捕获文本中单词之间的长距离依赖关系，从而更好地理解文本的上下文含义信息。因此，为了更准确地理解和分析所述文本模板代码词嵌入向量的序列之间关于代码的上下文之间的语义含义，并未后续代码的生成提供帮助和支持，在本申请的技术方案中，将所述文本模板代码词嵌入向量的序列输入基于转换器的文本模板上下文编码模块以得到所述文本模板代码上下文编码特征矩阵。应可以理解，所述转换器模型使用自注意力机制，可以根据输入的词嵌入向量序列动态地计算每个单词与其他单词之间的注意力权重，从而更好地捕捉单词之间的重要关联。也就是说，所述基于转换器的文本模板上下文编码模块能够根据所述文本模板代码词嵌入向量的序列中不同语义特征直接按的关联和重要性对所述文本模板代码词嵌入向量进行相应地加权，这有助于模型更准确地编码文本模板代码的上下文信息，并清晰地理解所述文本模板代码词嵌入向量的序列中各个文本模板代码词嵌入向量之间的语义信息，从而得到更具语义表达能力的文本模板代码上下文编码特征矩阵。

在步骤S130中,对所述文本模板代码上下文编码特征矩阵进行文本模板深度编码以得到文本模板代码上下文编码特征向量。具体地，在本申请实施例中，对所述文本模板代码上下文编码特征矩阵进行文本模板深度编码以得到文本模板代码上下文编码特征向量，包括：将所述文本模板代码上下文编码特征矩阵输入包含多层卷积层的文本模板深度编码模块以得到所述文本模板代码上下文编码特征向量。应可以理解，考虑到所述文本模板代码上下文编码特征矩阵中包含了不同层次的代码语义隐含特征信息，并且所述不同代码语义隐含特征信息对于后续的代码生成具有重要的影响和作用，而卷积神经网络（CNN）在处理文本数据时能够有效地捕获隐含特征，并进行特征的感知和理解。因此，为了能够更深层次地理解所述文本模板代码上下文编码特征矩阵中所包含的隐含语义特征信息，在本申请的技术方案中，将所述文本模板代码上下文编码特征矩阵输入包含多层卷积层的文本模板深度编码模块以得到所述文本模板代码上下文编码特征向量。也就是，不同单词之间的相对位置和顺序可能包含重要代码隐含语义信息，通过在卷积神经网络中引入多层卷积层，模型能够学习到所述文本模板代码上下文编码特征矩阵中不同层次的隐含抽象特征，有助于更好地理解文本模板代码中的结构和语义信息，从而更好地表征文本模板代码的语义信息，得到文本模板代码上下文编码特征向量。

特别地，在本申请的一个具体可实现的实施例中，对所述文本模板代码上下文编码特征矩阵进行文本模板深度编码以得到文本模板代码上下文编码特征向量可通过以下步骤实现。首先，将文本模板代码上下文编码特征矩阵作为输入，假设特征矩阵的维度为\[n \times m\]，其中n表示单词数量，m表示每个单词的嵌入维度。接着，使用长短时记忆网络（LSTM）进行文本模板深度编码，LSTM是一种适用于处理序列数据的循环神经网络（RNN）变体，可以有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系，可以选择使用单向或双向LSTM。双向LSTM能够同时考虑上下文信息，更全面地编码文本模板代码的上下文特征。然后，在LSTM模型中，提取最终的隐藏状态作为文本模板代码的上下文编码特征向量。对于每个单词，LSTM会输出一个隐藏状态，可以选择最后一个时间步的隐藏状态作为该单词的编码特征。再然后，将每个单词的隐藏状态组合成整个文本模板代码的上下文编码特征向量，可以简单地将所有隐藏状态进行平均池化或使用注意力机制来加权组合隐藏状态。最终得到文本模板代码的上下文编码特征向量，该特征向量捕捉了文本模板代码的语义信息和上下文关联。通过上述步骤，可以实现对文本模板代码上下文编码特征矩阵的文本模板深度编码，这种方法利用了LSTM等适用于序列数据的神经网络结构，能够有效地捕捉文本模板代码的上下文信息和语义特征。

在步骤S140中,对所述提供的参数进行参数语义编码以得到参数语义特征向量。具体地，在本申请实施例中，对所述提供的参数进行参数语义编码以得到参数语义特征向量，包括：将所述提供的参数输入包含嵌入层的参数语义编码器以得到所述参数语义特征向量。相应地，考虑到提供的参数可以看作是离散的数据，并且所述提供的参数之间存在着相互关联的上下文之间的语义信息。基于此，在本申请的技术方案中，将所述提供的参数输入包含嵌入层的参数语义编码器以得到所述参数语义特征向量。值得一提的是，所述嵌入层在神经网络中常用于将高维稀疏的离散数据（如单词、类别等）映射到低维稠密的连续向量空间中，而对于参数语义编码器，参数也可以被看作是离散的，通过嵌入层将参数映射到连续的语义空间，有助于模型更好地理解各个参数之间的语义关系。而参数语义编码器能够捕捉并挖掘出所述提供的参数中关于各个参数之间的上下文之间的语义关联关系，从而能够更好地展示参数语义特征向量中所表达的参数语义信息。

在步骤S150中,将所述文本模板代码上下文编码特征向量和所述参数语义特征向量进行关联以得到模板参数融合特征矩阵。进一步地，考虑到所述文本模板代码上下文编码特征向量捕捉了代码的语义信息和上下文之间的语义关联和所述参数语义特征向量提供了参数之间的语义信息关联，因此，为了提供更加丰富和全面的特征表示，为后续代码生成提供支持，在本申请的技术方案中，将所述文本模板代码上下文编码特征向量和所述参数语义特征向量进行关联以得到模板参数融合特征矩阵。也就是说，通过将所述文本模板代码上下文编码特征向量和所述参数语义特征向量进行关联以得到模板参数融合特征矩阵能够更全面并综合地展示出需要生成的代码语义特征信息，这样能够使得模型的决策过程更具可解释性，使得后续生成的代码更具准确性和区分性。

在步骤S160中,对所述模板参数融合特征矩阵进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征矩阵。特别地，在本申请的技术方案中，通过融合文本模板代码的上下文编码特征和提供的参数的语义特征来生成代码。提高模板参数融合特征矩阵的特征显著性并避免特征冗余是非常重要的，具体地，通过提高特征显著性，可以更准确地捕捉文本模板代码和参数之间的关键特征和语义信息，有助于生成更准确、更符合预期的代码。显著的特征能够更好地捕捉文本模板代码和参数之间的关联，提高代码生成的准确性和效率。避免特征冗余可以减少不必要的计算开销，提高代码生成系统的运行效率，尤其对于大规模代码生成任务而言尤为重要。冗余特征容易导致模型过拟合训练数据，降低模型的泛化能力。避免特征冗余有助于降低过拟合的风险，提高模型的泛化能力和稳定性。通过提高特征显著性和避免冗余，可以降低错误生成代码的风险，提高系统的可靠性和稳定性。基于此，对所述模板参数融合特征矩阵进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征矩阵。

具体地，在本申请的实施例中，对所述模板参数融合特征矩阵进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征矩阵，包括：将所述模板参数融合特征矩阵进行特征展平化以得到模板参数融合特征向量；对所述模板参数融合特征向量进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征向量；以及，将所述优化模板参数融合特征向量按照所述特征展平化的方式进行反向特征聚合以得到所述优化模板参数融合特征矩阵。

更具体地，在本申请的实施例中，对所述模板参数融合特征向量进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征向量，包括：确定所述模板参数融合特征向量的均值；对所述模板参数融合特征向量进行累加求和以得到所述模板参数融合特征向量的总和值；将所述模板参数融合特征向量的总和值减去所述模板参数融合特征向量的均值后除以预定超参数再除以所述模板参数融合特征向量的长度以得到第一商值；对所述第一商值计算以自然常数为底的指数函数值以得到第一自然指数函数值；以及，将所述第一自然指数函数值与所述模板参数融合特征向量进行按位置点乘以得到优化模板参数融合特征向量。

在本申请实施例中，具体地，对所述模板参数融合特征向量进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征向量，包括：以如下相关性修正公式对所述模板参数融合特征向量进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征向量；其中，所述相关性修正公式为：；其中，表示所述模板参数融合特征向量，表示所述模板参数融合特征向量的第个位置的特征值，表示所述模板参数融合特征向量的均值，表示所述模板参数融合特征向量的长度，表示预定超参数，表示按位置点乘，表示所述优化模板参数融合特征向量。

具体地，为了提高所述模板参数融合特征矩阵的特征显著性且避免特征冗余，在本申请的技术方案中，对所述模板参数融合特征矩阵进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正，其以所述模板参数融合特征矩阵的全局均值作为其动态成型深度锚定特征,对原始特征分布施加基于的深度锚定特征的连贯性注意力响应机制,以在具有深度差的类散度空间进行位置散射响应深度相关性校正,从而使得所述原始特征分布具有高显著性的深度关联分布特性,以提高模板参数融合特征矩阵的特征显著性和避免特征冗余。

在步骤S170中,基于所述优化模板参数融合特征矩阵，生成代码。具体地，在本申请的实施例中，基于所述优化模板参数融合特征矩阵，生成代码，包括：将所述优化模板参数融合特征矩阵输入代码生成器以生成代码。也就是说，利用优化模板参数融合特征矩阵进行生成处理，以生成代码。通过这样的方式，开发者可以通过定义参数和选择模板来快速生成代码框架，减少手动编写重复代码的工作量，并且自动化的代码生成减少了由于人为因素导致的错误，如拼写错误、语法错误等，同时模板生成的代码可以确保风格和结构的一致性，有助于维护和扩展。

相应地，考虑到所述代码生成器可以自动将输入的优化模板参数融合特征矩阵转换为代码，从而实现代码的自动生成，这可以大大减少人工编写代码的工作量，特别是在需要生成大量代码或重复性代码时非常有用。并且，使用代码生成器可以提高代码编写的效率和速度。通过将模板参数融合特征向量输入到代码生成器中，可以快速获得符合特征表示的代码，节省开发人员的时间和精力，还可以确保生成的代码在语法结构和风格上保持一致。这有助于避免人为错误或不一致性，并提高代码的质量和可维护性。此外，代码生成器可以根据特征的输入生成定制化的代码。通过调整特征的表示，可以控制生成代码的风格、结构和功能，使得生成的代码更符合需求。

综上，基于本申请实施例的基于模板的代码生成方法被阐明，其通过获取预定的文本模板代码和提供的参数，并利用基于人工智能技术对所述预定的文本模板代码和所述提供的参数进行语义分析和语义理解，以此来生成代码。通过这样的方式，开发者可以通过定义参数和选择模板来快速生成代码框架，减少手动编写重复代码的工作量，并且自动化的代码生成减少了由于人为因素导致的错误，如拼写错误、语法错误等，同时模板生成的代码可以确保风格和结构的一致性，有助于维护和扩展。

图4为根据本申请实施例的基于模板的代码生成装置的框图。如图4所示，根据本申请实施例的基于模板的代码生成装置100，包括：模板代码参数获取模块110，用于获取预定的文本模板代码和提供的参数；上下文编码模块120，用于对所述预定的文本模板代码依次进行嵌入编码和代码上下文编码以得到文本模板代码上下文编码特征矩阵；深度编码模块130，用于对所述文本模板代码上下文编码特征矩阵进行文本模板深度编码以得到文本模板代码上下文编码特征向量；参数语义编码模块140，用于对所述提供的参数进行参数语义编码以得到参数语义特征向量；模板参数关联模块150，用于将所述文本模板代码上下文编码特征向量和所述参数语义特征向量进行关联以得到模板参数融合特征矩阵；特征优化模块160，用于对所述模板参数融合特征矩阵进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征矩阵；以及，代码生成模块170，用于基于所述优化模板参数融合特征矩阵，生成代码。

这里，本领域技术人员可以理解，上述基于模板的代码生成装置中的各个步骤的具体操作已经在上面参考图1到图3的基于模板的代码生成方法的描述中得到了详细介绍，并因此，将省略其重复描述。

图5为根据本申请实施例的电子设备的框图。如图5所示，包括：至少一个处理器501；与至少一个处理器通信连接的存储器502；其中,存储器502存储有可被至少一个处理器501执行的指令,指令被至少一个处理器501执行上述方法。

其中，存储器502和处理器501采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器501和存储器502的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起,这些都是本领域所公知的,因此,本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件,也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器,提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器501处理的信息通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收信息并将信息传送给处理器501。

处理器501负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器502可以被用于存储处理器在执行操作时所使用的信息。

本发明的实施例还涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。

即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机,芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域的普通技术人员可以理解，以上所述仅是本公开的原理的示例，并且在不脱离本公开的范围的情况下，本领域的技术人员可以做出各种修改。出于说明而非限制的目的呈现上述实施例。本公开还可以采取除本文明确描述的那些形式之外的许多形式。因此，需要强调的是，本公开不限于明确公开的方法、装置和设备，而是旨在包括在所附权利要求的精神范围之内的变型和进行的修改。

Claims (10)

1.一种基于模板的代码生成方法，其特征在于，包括：获取预定的文本模板代码和提供的参数；对所述预定的文本模板代码依次进行嵌入编码和代码上下文编码以得到文本模板代码上下文编码特征矩阵；对所述文本模板代码上下文编码特征矩阵进行文本模板深度编码以得到文本模板代码上下文编码特征向量；对所述提供的参数进行参数语义编码以得到参数语义特征向量；将所述文本模板代码上下文编码特征向量和所述参数语义特征向量进行关联以得到模板参数融合特征矩阵；对所述模板参数融合特征矩阵进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征矩阵；基于所述优化模板参数融合特征矩阵，生成代码。

2.根据权利要求1所述的基于模板的代码生成方法，其特征在于，对所述预定的文本模板代码依次进行嵌入编码和代码上下文编码以得到文本模板代码上下文编码特征矩阵，包括：将所述预定的文本模板代码进行嵌入编码以得到文本模板代码词嵌入向量的序列；将所述文本模板代码词嵌入向量的序列输入基于转换器的文本模板上下文编码模块以得到所述文本模板代码上下文编码特征矩阵。

3.根据权利要求2所述的基于模板的代码生成方法，其特征在于，将所述预定的文本模板代码进行嵌入编码以得到文本模板代码词嵌入向量的序列，包括：将所述预定的文本模板代码输入基于词嵌入层的嵌入编码器以得到所述文本模板代码词嵌入向量的序列。

4.根据权利要求3所述的基于模板的代码生成方法，其特征在于，对所述文本模板代码上下文编码特征矩阵进行文本模板深度编码以得到文本模板代码上下文编码特征向量，包括：将所述文本模板代码上下文编码特征矩阵输入包含多层卷积层的文本模板深度编码模块以得到所述文本模板代码上下文编码特征向量。

5.根据权利要求4所述的基于模板的代码生成方法，其特征在于，对所述提供的参数进行参数语义编码以得到参数语义特征向量，包括：将所述提供的参数输入包含嵌入层的参数语义编码器以得到所述参数语义特征向量。

6.根据权利要求5所述的基于模板的代码生成方法，其特征在于，对所述模板参数融合特征矩阵进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征矩阵，包括：将所述模板参数融合特征矩阵进行特征展平化以得到模板参数融合特征向量；对所述模板参数融合特征向量进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征向量；将所述优化模板参数融合特征向量按照所述特征展平化的方式进行反向特征聚合以得到所述优化模板参数融合特征矩阵。

7.根据权利要求6所述的基于模板的代码生成方法，其特征在于，对所述模板参数融合特征向量进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征向量，包括：确定所述模板参数融合特征向量的均值；对所述模板参数融合特征向量进行累加求和以得到所述模板参数融合特征向量的总和值；将所述模板参数融合特征向量的总和值减去所述模板参数融合特征向量的均值后除以预定超参数再除以所述模板参数融合特征向量的长度以得到第一商值；对所述第一商值计算以自然常数为底的指数函数值以得到第一自然指数函数值；将所述第一自然指数函数值与所述模板参数融合特征向量进行按位置点乘以得到优化模板参数融合特征向量。

8.根据权利要求7所述的基于模板的代码生成方法，其特征在于，基于所述优化模板参数融合特征矩阵，生成代码，包括：将所述优化模板参数融合特征矩阵输入代码生成器以生成代码。

9.一种基于模板的代码生成装置，其特征在于，包括：模板代码参数获取模块，用于获取预定的文本模板代码和提供的参数；上下文编码模块，用于对所述预定的文本模板代码依次进行嵌入编码和代码上下文编码以得到文本模板代码上下文编码特征矩阵；深度编码模块，用于对所述文本模板代码上下文编码特征矩阵进行文本模板深度编码以得到文本模板代码上下文编码特征向量；参数语义编码模块，用于对所述提供的参数进行参数语义编码以得到参数语义特征向量；模板参数关联模块，用于将所述文本模板代码上下文编码特征向量和所述参数语义特征向量进行关联以得到模板参数融合特征矩阵；特征优化模块，用于对所述模板参数融合特征矩阵进行基于类别差异空间的散射响应深度相关性修正以得到优化模板参数融合特征矩阵；代码生成模块，用于基于所述优化模板参数融合特征矩阵，生成代码。

10.一种电子设备,包括:处理器;存储器,包括一个或多个计算机程序模块;其中,所述一个或多个计算机程序模块被存储在所述存储器中并被配置为由所述处理器执行,所述一个或多个计算机程序模块包括用于实现权利要求1-8任一项所述的基于模板的代码生成方法。