ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】针对多种编程语言之间生成代码的准确性与迁移能力问题，本文提出了一种基于联合预训练的模型框架。 该模型通过共享隐藏层表示和多任务联合训练，能够同时处理自然语言描述和多种编程语言的代码生成任务。 实验结果表明：所提出的模型在生成准确性、语法正确性以及跨语言迁移能力等方面优于现有的传统方法和深度学习模型，尤其在不同编程语言之间的生成效果显著提高。 该研究为多语言代码生成提供了一种有效的解决方案，具有较高的实际应用价值。
