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程序的语义表示是长期困扰软件工程领域的基本问题，对解决代码搜索、应用程序接口学习、缺陷定位等智能软件工程任务具有重要意义。近年来，许多研究人员继续关注程序的语义表示，但在现有技术中，很难用统一的方式表达自然语言和代码元素，并度量它们之间的语义关系。近日，大连理工大学在IEEE Transactions alt="大连理工软件学院 大连理工软件学院分数插图" decoding="async" src="https://jjlks.cn/wp-content/uploads/2023/05/d6ea888fd92b4948bdf41385821db154noop.png">

在这项成果中，研究人员创新性地提出了一种基于词嵌入的程序语义表示方法。该方法首先通过自然语言处理和程序分析的手段，自动分析开源软件平台上超过1300万个源代码文件，结合分析结果建立自然语言和软件代码的语义序列模式。然后利用单词嵌入技术在GPU集群上高效分析超过1亿个语义序列模式，最终得到自然语言单词和软件代码元素的统一向量表示。基于这种表示方法，研究人员进一步解决了智能软件工程的核心任务。研究结果表明，基于词嵌入的程序语义表示能够辅助软件从业者高质量地完成代码搜索、应用界面学习等软件开发活动，相关任务的准确率提高到80%以上。

这项研究成果是由大连理工大学软件学院的何江教授领导的。大连理工大学博士生李潇晨为论文第一作者，何江教授为论文作者，九州大学川口恭誉龟井教授和杭州电子科技大学陈欣博士参与完成。

本研究得到了国家自然科学基金的资助。(通讯员:何江杜佳)