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本发明公开了一种基于程序图和图神经网络的代码可读性评估方法，主要涉及基于抽象语法树构建的程序图以及基于图神经网络的图表征学习方法，包括以下步骤：先是将源代码转换成抽象语法树，然后添加数据流、控制流边，获得程序图。之后，通过预训练模型和独热编码对程序图进行节点嵌入，最后通过图神经网络学习训练获取源代码语义信息，得到可读性评估预测结果。本发明克服当前代码表征方式缺乏提取语义信息，以及难以和深度学习框架有机融合的特点，提出了一种有效的图表征方法，同时实现了可读性分类准确率的提高。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202211106331.4
Filing Date： 2022-09-11
Publication Date： 2023-05-02
Pub. No.： CN116048614A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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