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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利基于語法判別器的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：CN120371274B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510866382.4，技術領域涉及：G06F8/30；該發明授權基于語法判別器的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2025-06-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于語法判別器的代碼生成方法和相關設備在說明書摘要公布了：現有的代碼生成模型依賴學習自然語言描述和代碼的語義關聯生成代碼，缺乏對代碼語法結構的顯式約束，導致生成的代碼可能存在語法錯誤。為了解決成代碼的語法錯誤問題，一些方法通過后處理的方式對生成的代碼進行語法修正，但后處理是獨立的步驟，與代碼生成模型本身分離，無法在代碼生成過程中直接影響模型的生成能力，此外，后處理方式大多基于靜態規則，對復雜的代碼結構或靈活的語法可能難以適配。對此，本申請公開了一種基于語法判別器的代碼生成方法和相關設備，該方法包括：將待生成的代碼對應的生成描述信息，輸入至代碼生成模型，得到代碼生成模型輸出的目標代碼。本申請中，通過代碼生成模型的代碼語法優化功能生成了語法準確的代碼。

本發明授權基于語法判別器的代碼生成方法和相關設備在權利要求書中公布了：1.一種基于語法判別器的代碼生成方法，其特征在于，包括： 獲取多個第一訓練樣本，所述第一訓練樣本包括訓練代碼以及對應的代碼描述信息； 根據各個所述第一訓練樣本，對預設模型進行訓練，得到具有代碼語法優化功能的代碼生成模型，所述預設模型包括代碼生成模塊、序列提取模塊、損失計算模塊以及語法判別器； 獲取待生成的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代碼，其中，所述代碼生成模型具有代碼語法優化功能； 根據各個所述第一訓練樣本，對預設模型進行訓練，得到具有代碼語法優化功能的代碼生成模型，包括： 將所述訓練代碼的代碼描述信息輸入所述代碼生成模塊中，所述代碼生成模塊根據所述訓練代碼的代碼描述信息，生成隱藏狀態特征向量； 將所述訓練代碼以及所述隱藏狀態特征向量輸入所述序列提取模塊，所述序列提取模塊對所述訓練代碼進行線性化的序列提取得到目標抽象語法樹序列，并對所述隱藏狀態特征向量進行解析得到生成抽象語法樹序列； 將所述目標抽象語法樹序列以及所述生成抽象語法樹序列輸入所述損失計算模塊，所述損失計算模塊根據所述目標抽象語法樹序列以及所述生成抽象語法樹序列的編輯距離，確定抽象語法樹損失參數； 將所述抽象語法樹損失參數以及所述隱藏狀態特征向量輸入所述語法判別器，所述語法判別器根據所述抽象語法樹損失參數以及所述隱藏狀態特征向量，確定所述隱藏狀態特征向量的語法正確性評分，所述語法正確性評分用于所述代碼生成模塊進行代碼語法優化的學習； 所述代碼生成模塊基于所述語法正確性評分進行參數更新后，根據所述隱藏狀態特征向量確定所述代碼生成模塊對應的交叉熵損失參數，并根據所述交叉熵損失參數對參數更新后的代碼生成模塊進行參數更新。

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”。