代码嵌入：综合指南

代码嵌入是一种变革性的方法，可将代码片段表示为连续空间中的密集向量。这些嵌入可捕获代码片段之间的语义和功能关系，从而实现 AI 辅助编程中的强大应用。与自然语言处理 (NLP) 中的词嵌入类似，代码嵌入将相似的代码片段在向量空间中紧密放置在一起，从而使机器能够更有效地理解和操作代码。

什么是代码嵌入？

代码嵌入将复杂的代码结构转换为数字向量，以捕获代码的含义和功能。与将代码视为字符序列的传统方法不同，嵌入可以捕获代码各部分之间的语义关系。这对于各种 AI 驱动的软件工程任务至关重要，例如代码搜索、完成、错误检测等。

例如，考虑以下两个 Python 函数：

def add_numbers(a, b):
    return a + b

def sum_two_values(x, y):
    result = x + y
    return result

虽然这些函数在语法上看起来不同，但它们执行的操作相同。良好的代码嵌入会用相似的向量表示这两个函数，从而捕捉它们的功能相似性，尽管它们在文本上存在差异。

向量嵌入

如何创建代码嵌入？

有多种创建代码嵌入的技术。一种常见的方法是使用神经网络从大量代码数据集中学习这些表示。网络会分析代码结构，包括标记（关键字、标识符）、语法（代码的结构）以及可能的注释，以了解不同代码片段之间的关系。

让我们分解一下这个过程：

1. 代码序列化：首先，代码片段被视为标记序列（变量、关键字、运算符）。
2. 神经网络训练：神经网络处理这些序列并学习将它们映射到固定大小的向量表示。网络会考虑语法、语义和代码元素之间的关系等因素。
3. 捕捉相似之处：训练的目的是将相似的代码片段（具有相似的功能）放在向量空间中靠近的位置。这可以实现查找相似代码或比较功能等任务。

下面是一个简化的 Python 示例，说明如何预处理嵌入代码：

 

import ast

def tokenize_code(code_string):
  tree = ast.parse(code_string)
  tokens = []
  for node in ast.walk(tree):
    if isinstance(node, ast.Name):
      tokens.append(node.id)
    elif isinstance(node, ast.Str):
      tokens.append('STRING')
    elif isinstance(node, ast.Num):
      tokens.append('NUMBER')
    # Add more node types as needed
    return tokens

# Example usage
code = """
def greet(name):
print("Hello, " + name + "!")
"""

tokens = tokenize_code(code)
print(tokens)
# Output: ['def', 'greet', 'name', 'print', 'STRING', 'name', 'STRING']

然后可以将这个标记化的表示输入到神经网络中进行嵌入。

现有的代码嵌入方法

现有的代码嵌入方法主要可以分为三类：

基于标记的方法

基于标记的方法将代码视为词汇标记序列。诸如词频-逆文档频率 (TF-IDF) 之类的技术和深度学习模型 代码BERT 属于这一类。

基于树的方法

基于树的方法将代码解析为抽象语法树 (AST) 或其他树结构，从而捕获代码的语法和语义规则。示例包括基于树的神经网络和模型，例如 代码转向量 和 AST神经网络.

基于图的方法

基于图的方法从代码构建图，例如控制流图（CFG）和数据流图（DFG），以表示代码的动态行为和依赖关系。 GraphCodeBERT 就是一个显著的例子。

TransformCode：代码嵌入框架

TransformCode：代码嵌入的无监督学习

转换代码 是一个通过以对比学习方式学习代码嵌入来解决现有方法局限性的框架。它与编码器和语言无关，这意味着它可以利用任何编码器模型并处理任何编程语言。

上图展示了 TransformCode 使用对比学习进行代码嵌入无监督学习的框架。它包含两个主要阶段： 训练前 和 对比学习训练。下面是每个组件的详细解释：

训练前

1.数据预处理：

• 资料集： 初始输入是包含代码片段的数据集。
• 规范化代码： 代码片段经过规范化，删除注释并将变量重命名为标准格式。这有助于减少变量命名对学习过程的影响，并提高模型的通用性。
• 代码转换： 然后使用各种句法和语义变换对规范化的代码进行转换，以生成正样本。这些变换确保代码的语义保持不变，为对比学习提供多样化和稳健的样本。

2. 代币化：

• 训练标记器： 在代码数据集上训练标记器，以将代码文本转换为嵌入。这涉及将代码分解为模型可以处理的较小单元（例如标记）。
• 嵌入数据集： 训练有素的标记器用于将整个代码数据集转换为嵌入，作为对比学习阶段的输入。

对比学习训练

3.训练过程：

• 训练样本： 从训练数据集中选择一个样本作为查询代码表示。
• 阳性样本： 相应的正样本是查询代码的变换版本，在数据预处理阶段获得。
• 批次中的负样本： 负样本是当前小批量中与正样本不同的所有其他代码样本。

4.编码器和动量编码器：

• 具有相对位置和MLP投影头的Transformer编码器： 查询样本和正样本均被输入到 Transformer 编码器中。编码器结合了相对位置编码来捕获代码中的句法结构和标记之间的关系。MLP（多层感知器）投影头用于将编码表示映射到应用对比学习目标的低维空间。
• 动量编码器： 还使用了动量编码器，它通过查询编码器参数的移动平均值进行更新。这有助于保持表示的一致性和多样性，防止对比损失崩溃。负样本使用此动量编码器进行编码并排队进行对比学习过程。

5.对比学习目标：

• 计算 InfoNCE 损失（相似度）： - InfoNCE（噪声对比估计）损失 计算的目的是最大化查询和正样本之间的相似性，同时最小化查询和负样本之间的相似性。此目标确保学习到的嵌入具有判别性和鲁棒性，从而捕获代码片段的语义相似性。

整个框架利用对比学习的优势，从未标记的数据中学习有意义且稳健的代码嵌入。AST 转换和动量编码器的使用进一步提高了学习表示的质量和效率，使 TransformCode 成为各种软件工程任务的强大工具。

TransformCode 的主要功能

• 灵活性和适应性： 可以扩展到各种需要代码表示的下游任务。
• 效率和可扩展性： 不需要大型模型或大量训练数据，支持任何编程语言。
• 无监督和监督学习： 可以通过结合特定于任务的标签或目标应用于两种学习场景。
• 可调参数： 可以根据可用的计算资源调整编码器参数的数量。

TransformCode 引入了一种称为 AST 转换的数据增强技术，将句法和语义转换应用于原始代码片段。这为对比学习生成了多样化且强大的样本。

代码嵌入的应用

代码嵌入通过将代码从文本格式转换为机器学习模型可用的数字表示，彻底改变了软件工程的各个方面。以下是一些关键应用：

改进的代码搜索

传统上，代码搜索依赖于关键字匹配，这通常会导致不相关的结果。代码嵌入支持语义搜索，即使代码片段使用不同的关键字，也会根据其功能相似性对其进行排名。这显著提高了在大型代码库中查找相关代码的准确性和效率。

更智能的代码完成

代码补全工具根据当前上下文推荐相关的代码片段。通过利用代码嵌入，这些工具可以通过理解正在编写的代码的语义含义来提供更准确、更有用的建议。这意味着更快、更高效的编码体验。

自动代码修正和错误检测

代码嵌入可用于识别通常表示代码中存在错误或效率低下的模式。通过分析代码片段与已知错误模式之间的相似性，这些系统可以自动建议修复或突出显示可能需要进一步检查的区域。

增强的代码摘要和文档生成

大型代码库通常缺乏适当的文档，这使得新开发人员很难理解其工作原理。代码嵌入可以创建简洁的摘要，以捕捉代码功能的本质。这不仅可以提高代码的可维护性，还可以促进开发团队内部的知识转移。

改进代码审查

代码审查对于维护代码质量至关重要。代码嵌入可以通过突出显示潜在问题并提出改进建议来帮助审查人员。此外，它们还可以促进不同代码版本之间的比较，从而使审查过程更加高效。

跨语言代码处理

软件开发的世界并不局限于单一的编程语言。代码嵌入有望促进跨语言代码处理任务。通过捕获用不同语言编写的代码之间的语义关系，这些技术可以实现跨编程语言的代码搜索和分析等任务。