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J-GLOBAL ID：202002271730767100   整理番号：20A1150316

ゲーティング図に基づく注意力ニューラルネットワークのプログラム分類【JST・京大機械翻訳】

Program Classification Using Gated Graph Attention Neural Network

著者 (5件)： Tan Dingwu (中南大学 信息科学与工程学院,長沙,410083) ,  Zhang Kunfang (中南大学 信息科学与工程学院,長沙,410083) ,  Liu Yan (中南大学 信息科学与工程学院,長沙,410083) ,  Zheng Yiji (中南大学 信息科学与工程学院,長沙,410083) ,  Lu Mingming (中南大学 信息科学与工程学院,長沙,410083)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 56  号： 7  ページ： 176-183  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ソースコードマイニングの分野では,プログラム分類タスクは,ソースコードを自律的に理解するための基本作業である。自然言語処理相関モデルと抽象構文木に基づく系列モデルは分類プログラムソースコードに広く応用されているが、これらの仕事はソースコードにおけるデータフロー、制御フローなどのデータ情報を考慮していない。データ情報と構文構造を含むコードマップEASTを構築し,注意機構に基づくゲート制御グラフニューラルネットワークモデル(GGANN)を用いてプログラム分類を実現した。GGANNモデルの注意機構は,ノードのトポロジー特性の差異を考慮し,それにより,モデル情報伝播プロセスを改良した。実験結果は,改良GGANNモデルの精度が,プログラム分類タスクで98%に達することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相幾何学 ,  *ニューラルネットワーク ,  自然言語処理
準シソーラス用語： 構文木 ,  *ゲーティング ,  ソースコード ,  構文 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： ゲーティング ,  注意力 ,  ニューラルネットワーク ,  分類