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神經網絡在軟件工程中的應用極大程度上緩解了傳統的人工提取代碼特征的壓力。已有的研究往往將代碼簡化為自然語言或者依賴專家的領域知識來提取代碼特征，簡化為自然語言的處理方法過于簡單易造成信息丟失，而引入專家制定啟發式規則的模型往往過于復雜，可拓展性以及普適性不強。鑒于以上問題，提出了一種基于卷積和循環神經網絡的自動代碼特征提取模型，該模型借助代碼的抽象語法樹（AST）來提取代碼特征。為了緩解因AST過于龐大而帶來的梯度消失問題，對AST進行切割，轉換成一個AST序列再作為模型的輸入。該模型利用卷積網絡提取代碼中的結構信息，利用雙向循環神經網絡提取代碼中的序列信息。整個流程不需要專家的領堿知識來指導模型的訓練，只需要將標注類別的代碼作為模型的輸入就可以讓模型自動地學習如何提取代碼特征。應用訓練好的分類編碼器，在相似代碼搜索任務上進行測試，ToplNDCG、MRR的值分別能達到0.560、0.679和0.638，對比當下前沿的用于代碼特征提取的深度學習模型以及業界常用的代碼相似檢測工具有顯著的優勢。
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