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基于知识图谱和GPT模型的可靠性代码自动生成方法
1
作者
向历霓
李刚
李海江
《计算力学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期217-225,共9页
工程结构服役中广泛使用可靠性分析进行结构安全评估,但可靠性分析方法种类多、分析程序代码自动化程度低且复用难,需要研究可靠性代码自动生成方法。生成式预训练转换器GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型已经在大量替代编...
工程结构服役中广泛使用可靠性分析进行结构安全评估,但可靠性分析方法种类多、分析程序代码自动化程度低且复用难,需要研究可靠性代码自动生成方法。生成式预训练转换器GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型已经在大量替代编程手工作业,进行代码自动生成。但是,其在工程领域中的应用受限于可学习数据量小和问题匹配度不高。本文提出了一种结合多种类可靠性知识图谱、基于GPT的代码自动完成模型进行Matlab可靠性代码预测的方法,使用精心设计的源代码预处理降噪策略,以及知识图谱传播模拟密集型任务解释意图;采用条件代码生成训练,有效提升了小数据样本量的学习性能,实现高准确率、问题匹配的可靠性代码自动生成。最后通过三个可靠性知识图谱案例验证了所提方法的有效性。
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关键词
知识图谱
结构可靠性
GPT
TRANSFORMER
代码生成
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职称材料
题名
基于知识图谱和GPT模型的可靠性代码自动生成方法
1
作者
向历霓
李刚
李海江
机构
大连理工大学工程力学系
卡迪夫大学工程学院
出处
《计算力学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期217-225,共9页
基金
国家自然科学基金(12372119)资助项目.
文摘
工程结构服役中广泛使用可靠性分析进行结构安全评估,但可靠性分析方法种类多、分析程序代码自动化程度低且复用难,需要研究可靠性代码自动生成方法。生成式预训练转换器GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型已经在大量替代编程手工作业,进行代码自动生成。但是,其在工程领域中的应用受限于可学习数据量小和问题匹配度不高。本文提出了一种结合多种类可靠性知识图谱、基于GPT的代码自动完成模型进行Matlab可靠性代码预测的方法,使用精心设计的源代码预处理降噪策略,以及知识图谱传播模拟密集型任务解释意图;采用条件代码生成训练,有效提升了小数据样本量的学习性能,实现高准确率、问题匹配的可靠性代码自动生成。最后通过三个可靠性知识图谱案例验证了所提方法的有效性。
关键词
知识图谱
结构可靠性
GPT
TRANSFORMER
代码生成
Keywords
knowledge graph
structural reliability
GPT
Transformer
code generation
分类号
O213.2 [理学—概率论与数理统计]
TP311.52 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于知识图谱和GPT模型的可靠性代码自动生成方法
向历霓
李刚
李海江
《计算力学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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参考文献
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