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龍圖騰網獲悉龍巖學院申請的專利基于深度學習的輸出文本導向型模板代碼修改方法及系統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：CN120215912B 。

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：202510701075.0，技術領域涉及：G06F8/33；該發明授權基于深度學習的輸出文本導向型模板代碼修改方法及系統是由昝濤設計研發完成，并于2025-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的輸出文本導向型模板代碼修改方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于深度學習的輸出文本導向型模板代碼修改方法及系統，涉及計算機軟件工程技術領域，方法包括：通過對待修改模板代碼進行語義規范化處理，生成核心語言表示，并在兩階段雙向框架中完成結構化中間表示的構建與還原；基于用戶對輸出文本的編輯操作生成更新指令，結合結構化中間表示的元數據信息，通過深度學習模塊預測并融合結構化更新指令，最終通過反向傳播階段還原為語法合規的模板代碼。本發明通過引入深度學習模型實現了從輸出文本編輯到代碼更新的端到端映射，提升了模板代碼修改的智能化與交互性水平。

本發明授權基于深度學習的輸出文本導向型模板代碼修改方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的輸出文本導向型模板代碼修改方法，其特征在于，包括： S1，通過模板代碼轉換模塊對待修改的模板代碼進行語義規范化處理，獲得語義規范的核心語言表示； S2，將語義規范的核心語言表示輸入兩階段雙向框架中的前向計算階段，通過前向計算將語義規范的核心語言表示轉化為初始結構化中間表示，將初始結構化中間表示中的變量聲明和賦值表達式轉化為函數式結構，基于函數式結構生成最終結構化中間表示，并記錄最終結構化中間表示的元數據信息；將最終結構化中間表示轉換為輸出文本； S3，接收對輸出文本的編輯操作，獲得編輯后的輸出文本，基于編輯后的輸出文本生成編輯指令，將編輯指令解析為對應的更新操作；所述更新操作包括被編輯的輸出文本內容和操作類型； S4，將被編輯的輸出文本內容、操作類型和元數據信息輸入至深度學習模塊，通過深度學習模塊預測得到結構化更新指令，將結構化更新指令融合至結構化中間表示中，獲得融合后的結構化中間表示； S5，通過兩階段雙向框架中的反向傳播階段，對融合后的結構化中間表示執行函數式結構展開處理，獲得還原后的結構化中間表示，對還原后的結構化中間表示進行去求值化處理，獲得還原后的核心語言表示，將還原后的核心語言表示轉換為最終修改后的模板代碼； 具體的，所述S2，具體包括： S21，對語義規范的核心語言表示執行逐條解析，獲得初始結構化中間表示，并記錄執行軌跡信息；所述執行軌跡信息包括代碼運行順序、條件分支路徑和循環展開情況；執行逐條解析過程中，提取并建立核心語言表示的靜態代碼結構與動態執行路徑，所述動態執行路徑包括條件判斷與循環的實際流轉路徑；將初始結構化中間表示中的變量聲明和賦值語句轉換為附帶語義標簽的函數式結構，并記錄變量間的綁定關系和會引發的語義副作用信息； S22，基于靜態代碼結構與動態執行路徑生成最終結構化中間表示；所述最終結構化中間表示包括函數調用、變量使用和控制結構； S23，將最終結構化中間表示中嵌入控制流標記，并記錄結構化中間表示中的元數據信息；所述元數據信息包括變量的生命周期、作用域范圍、表達式類型和語義標簽；所述控制流標記用于標識結構化中間表示中各控制結構的邏輯起止位置、條件表達式和分支跳轉關系； S24，對結構化中間表示執行去結構化操作，獲得輸出文本；所述輸出文本支持編輯操作。

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龍巖學院，其通訊地址為：364000 福建省龍巖市新羅區東肖北路1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”。