基于代码语句掩码注意力机制的源代码迁移模型

源代码迁移技术旨在将源代码从一种编程语言转换至另一种编程语言,以减轻开发人员迁移软件项目的负担.现有研究通常利用神经机器翻译(NMT)模型将源代码转换为目标代码,但这些研究忽略了代码结构特征,导致源代码迁移性能不佳.为此,本文提出了基于代码语句掩码注意力机制的源代码迁移模型CSMAT (code-statement masked attention Transformer).该模型利用Transformer的掩码注意力机制(masked attention mechanism),在编码时引导模型理解源代码语句的语法和语义以及语句间上下文特征,在译码时引导模型关注并对齐源代码语句,从而提升源代码迁移性能.本文使用真实项目数据集CodeTrans进行实证研究,并使用4个指标评估模型性能.实验结果验证了CSMAT的有效性,同时验证了代码语句掩码注意力机制在预训练模型的适用性.

基于层次注意力机制的源代码迁移模型

针对源代码迁移模型存在的迁移代码语义一致性问题,在词符注意力机制的基础上引入了语句注意力机制,提出了一种基于层次注意力机制的源代码迁移模型HPGN(hierarchical pointer-generator network),设计了状态传递机制。HPGN在迁移过程中,语句注意力机制对齐源代码语句和迁移代码语句的特征,词符注意力机制从对齐的代码语句中提取词符,状态传递机制传递相邻迁移代码语句的特征,从而提升了迁移代码的语义一致性。在真实项目数据集的实验结果表明,HPGN比最佳对比模型提高了3.4个总体分值,同时有着更少的模型参数量。此外,消融实验验证了状态传递机制和HPGN层次架构的有效性。

怎样使用Excel中的VBA编程(二)

五、循环结构语句 循环结构用于控制程序多次反复地执行某一段语句代码块。VBA中提供了多种不同的循环结构语句,在VBA程序设计时具体选用哪一种循环结构语句,这要取决于具体情况及循环的原因。