论文阅读 - code2vec Learning Distributed Representations of Code

泛读

我们提出了一个神经网络模型，将代码片段表示为连续分布向量（代码嵌入）。其主要思想是将一个代码片段表示为一个固定长度的代码向量，可用于预测代码片段的语义属性。为此，首先将代码分解为其抽象语法树中的路径集合。然后，网络学习每条路径的原子表示，同时学习如何聚合其中的一组路径。通过用从它身上的向量表示来预测方法名称，来证明我们方法的有效性。