基于大语言模型和语义增强的智能合约摘要生成方法及系统
技术特征:
1.一种基于大语言模型和语义增强的智能合约摘要生成方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型和语义增强的智能合约摘要生成方法,其特征在于,对所述智能合约源代码进行解析,生成抽象语法树,包括:
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型和语义增强的智能合约摘要生成方法,其特征在于,所述代码语义信息包括:合约成员变量、合约类型、合约函数、函数名、函数声明、内敛函数、函数回调。
4.根据权利要求1所述的基于大语言模型和语义增强的智能合约摘要生成方法,其特征在于,所述遍历所述抽象语法树,将所述智能合约源代码转换为函数回调图,包括:
5.根据权利要求4所述的基于大语言模型和语义增强的智能合约摘要生成方法,其特征在于,所述方法还包括:
6.根据权利要求1所述的基于大语言模型和语义增强的智能合约摘要生成方法,其特征在于,所述确定目标代码片段,在所述代码样本数据库中查找与所述目标代码片段最接近的目标代码语义信息、目标函数回调图,包括:
7.根据权利要求1所述的基于大语言模型和语义增强的智能合约摘要生成方法,其特征在于,所述大语言模型的训练过程包括:
8.一种基于大语言模型和语义增强的智能合约摘要生成系统,其特征在于,所述系统包括:
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
技术总结
本发明涉及一种基于大语言模型和语义增强的智能合约摘要生成方法及系统。所述方法包括:解析智能合约源代码生成抽象语法树,提取代码语义信息,将抽象语法树的合约函数节点转换为函数回调图,利用大语言模型提取的代码语义信息以及函数回调图中的回调信息,实现生成高质量的智能合约代码摘要。大语言模型通过学习和理解智能合约函数的语义信息与回调信息,可以准确地理解推理出代码的深层语义信息从而生成高质量的智能合约代码摘要,不仅有效地解决了现有技术中对于语义理解的局限性,还支持使用大语言模型的多模态能力来提取、理解、推理函数回调图的回调信息,提升了大语言模型对代码回调结构的理解能力。
技术研发人员:李晓琦,毛英杰,李文凯,王鑫,谢磊
受保护的技术使用者:海南大学
技术研发日:
技术公布日:2024/11/14
文档序号 :
【 39999533 】
技术研发人员:李晓琦,毛英杰,李文凯,王鑫,谢磊
技术所有人:海南大学
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
技术研发人员:李晓琦,毛英杰,李文凯,王鑫,谢磊
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