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文档简介
节点A与其循环体中的子语法节点间建立回边;程序中的循环结构,提升对终止性的判断准确2对程序代码进行语法解析,识别出其中的语法成分作为语法节点将有向抽象语法树图编码为特征图后,将特征图输入图注意力网络进行图语义分析,将第一向量和第二向量进行加权求和后进行归一化操作,得2.根据权利要求1所述的一种程序的终止性判断方法,其特征在于,所述语法成分包遍历每个语句所对应的语法节点,将语句在序列中的下标映射到每对于有向抽象语法树图中的每个语法节点B,计算其与相邻语法节点之间的注意力分每个语法节点B基于权重,通过加权聚合其邻居语法图注意力网络基于每个语法节点B的特征,输出表示程序代码的非终止可能性的第一3将第一向量和第二向量进行加权求和后进行归一化操作,得令被所述至少一个处理器执行以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至7中任一所4因是无向图表示及其编码方法不能有效反映循环程序的结构特征和对于语法为循环含义的语法节点A,在语法节点A与其循环体中的子语法节点间建立回边;5对于有向抽象语法树图中的每个语法节点B,计算其与相邻语法节点之间的注意每个语法节点B基于权重,通过加权聚合其邻居语法节点的特征更新每个语法节所述图注意力网络和ResNet网络基于Pytorch框对于语法为循环含义的语法节点A,在语法节点A与其循环体中的子语法节点间建立回边;指令被所述至少一个处理器执行以使所述至少一个处理器能够执行所述的程序的终止性6将图注意力网络和卷积神经网络二者输出的向量加权求和并归一化得到非终止7将程序代码转化为可供分析的有向抽象语法树D_AST图结构,D_AST图结构如图3[0024]2)构建AST树状结构:将解析出的语法成分以树状形式组织,形成抽象语法树[0028]因此,针对循环程序的特性,本发明设计了一种新的有向抽象语法树表示语法节点的有向边。而循环语法节点与其从属语法节点的迭代关系则用双向边表示。这种拓扑结构有效地反映了循环结构的特性。基于有向抽象语法树图结构将程序的语义信息和顺序信息编码为图的初始特征,针对程序的语义信息和顺序信息,本发明设计两个编码器,包括语义编码器8经网络模型,通过引入注意力机制来提升图神经网络的表现。传统的图卷积网络(GraphConvolutionalNetworks,GCN)在聚合邻居语法节点信息时通常采用固定的加权平均方重反映了邻居语法节点对中心语法节点的重要性。具体来说,对于每一对相邻语法节点,[0037]GAT的一个显著优点是其计算过程无需预先知道图的全局结构,仅依赖于局部邻[0041]根据D_AST的构造规则,循环结构将被赋予双向边,而非循环结构则只具备单向9[0043]一个残差块包含一个快捷连接(ShortcutConnection该连接将输入直接传递对于语法为循环含义的语法节点A,在语法节点A与其循环体中的子语法节点间建立回边;
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