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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利代碼生成方法和相關設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120144135B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510630107.2，技術領域涉及：G06F8/41；該發明授權代碼生成方法和相關設備是由毛斐巧;程龍;李忠洪;杜星揚;白一凡;郭嘉鋒;杜智華設計研發完成，并于2025-05-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本代碼生成方法和相關設備在說明書摘要公布了：本申請公開了一種代碼生成方法和相關設備，屬于代碼生成技術領域。該方法包括：獲取待生成的類代碼對應的生成描述信息；將所述生成描述信息輸入至代碼生成模型，得到所述代碼生成模型輸出的目標類代碼，其中，所述代碼生成模型學習類代碼的描述信息與抽象語法樹之間的相似特征。本申請中，提高了類代碼的生成準確性。

本發明授權代碼生成方法和相關設備在權利要求書中公布了：1.一種代碼生成方法，其特征在于，包括： 獲取多個訓練類代碼以及每個所述訓練類代碼對應的訓練描述信息，所述訓練描述信息用于指示所述訓練類代碼的描述信息； 對所述訓練類代碼進行處理得到所述訓練類代碼對應的抽象語法樹AST序列； 根據所述訓練類代碼、對應的抽象語法樹序列以及訓練描述信息，構建所述訓練類代碼對應的目標訓練樣本，所述目標訓練樣本包括第一訓練樣本和第二訓練樣本，所述第一訓練樣本基于所述抽象語法樹序列以及所述訓練描述信息構建，所述第二訓練樣本基于所述訓練類代碼以及所述訓練描述信息構建； 根據各個所述目標訓練樣本，對預設模型進行訓練，得到代碼生成模型，其中，所述預設模型包括編碼器以及解碼器，所述編碼器用于學習所述訓練類代碼的訓練描述信息以及所述抽象語法樹序列之間的相似特征，且所述編碼器基于學習的相似特征生成目標特征向量，所述解碼器用于根據所述目標特征向量生成類代碼，以基于生成的類代碼以及訓練類代碼更新所述解碼器以及所述編碼器的參數，所述編碼器包括第一編碼模塊以及第二編碼模塊； 獲取待生成的類代碼對應的生成描述信息； 將所述生成描述信息輸入至所述代碼生成模型，得到所述代碼生成模型輸出的目標類代碼，其中，所述代碼生成模型學習類代碼的描述信息與抽象語法樹之間的相似特征； 其中，所述根據各個所述目標訓練樣本，對預設模型進行訓練，包括： 根據各個第一訓練樣本，對所述編碼器進行相似度訓練，包括：將所述抽象語法樹序列輸入至所述編碼器中的代碼AST序列，所述代碼AST序列對所述抽象語法樹進行特征處理，將輸出的特征輸入至所述第一編碼模塊，所述第一編碼模塊對所述抽象語法樹序列進行編碼，得到語法樹特征向量；將所述訓練描述信息輸入至所述編碼器中自然語言NL描述序列，所述NL描述序列對所述訓練描述信息進行特征處理，將輸出的特征輸入至所述第二編碼模塊，所述第二編碼模塊對所述訓練描述信息進行編碼，得到描述特征向量；所述編碼器的平均池化層對所述語法樹特征向量以及描述特征向量進行平均池化操作，得到池化后的描述特征向量和語法樹特征向量；所述編碼器中的相似度度量層計算池化后的描述特征向量和語法樹特征向量的歐式距離；通過基于歐氏距離的損失函數對所述編碼器進行更新，直至完成對所述編碼器的相似度訓練； 在所述編碼器完成相似度訓練的情況下，根據各個第二訓練樣本對所述預設模型中的編碼器以及解碼器進行訓練，得到代碼生成模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳大學，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區南海大道3688號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。