ASTNN：基于抽象语法树的创新源代码表示学习

ASTNN：基于抽象语法树的创新源代码表示学习

项目地址:https://gitcode.com/zhangj111/astnn

项目介绍

ASTNN(A Novel Neural Source Code Representation based on Abstract Syntax Tree) 是一个在ICSE'2019会议上发表的研究成果，它提供了一种全新的源代码向量化表示方法，主要针对两种任务：源代码分类和代码克隆检测。这个开源库包含了实现该模型的全部代码以及实验数据，为代码理解与分析开辟了新的可能。

项目技术分析

ASTNN的核心是利用抽象语法树（Abstract Syntax Tree）来解析源代码，这是一种形式化的语言结构，能够精确地捕捉到代码的语法结构。通过将AST转换成神经网络可以处理的形式，模型可以直接理解和学习代码的内在逻辑。采用PyTorch框架实现，支持Python 3.6，并依赖pandas、gensim、scikit-learn等库。对于C和Java编程语言，项目还集成了pycparser和javalang库进行语法解析。

在训练过程中，项目提供了pipeline.py脚本预处理数据，然后使用train.py进行训练和评估。此外，用户可以通过调整配置以适应不同GPU内存大小。

项目及技术应用场景

• 源代码分类：ASTNN可应用于自动分类代码片段，比如识别代码的功能或类别，这对于代码库管理和智能搜索引擎至关重要。
• 代码克隆检测：ASTNN可用于检测代码中潜在的复制粘贴错误或者找到相似的代码段，有助于提升代码质量和保持一致性。
• 其他应用：由于其对代码结构的深度理解，ASTNN有望在代码推荐系统、缺陷检测、重构建议等领域发挥积极作用。

项目特点

1. 创新的代码表示：基于抽象语法树的表示方法，更好地保留了代码的结构信息，相比传统基于文本的方法更准确。
2. 多任务适用：不仅限于源代码分类和代码克隆检测，也可扩展至更多源代码相关的任务。
3. 易用性：提供详尽的说明文档和示例，方便研究人员快速上手并在自定义数据集上进行实验。
4. 可定制化：用户可以根据自己的需求调整参数，例如批量大小(BATCH_SIZE)，以适应不同的计算资源。

如果你正在寻找一种能深入理解源代码的工具，或者对代码表示学习有研究兴趣，ASTNN无疑是值得关注的开源项目。为确保正确引用，请在使用时参考以下引用格式：

@inproceedings{zhang2019novel,
  title={A novel neural source code representation based on abstract syntax tree},
  author={Zhang, Jian and Wang, Xu and Zhang, Hongyu and Sun, Hailong and Wang, Kaixuan and Liu, Xudong},
  booktitle={Proceedings of the 41st International Conference on Software Engineering},
  pages={783--794},
  year={2019},
  organization={IEEE Press}
}
1
2
3
4
5
6
7
8

现在就加入ASTNN的社区，探索源代码世界的深度与广度吧！

项目地址:https://gitcode.com/zhangj111/astnn