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龙图腾网恭喜武汉览山科技有限公司;武汉科技大学申请的专利一种基于节点语义增强的编译器优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119739375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510258424.6，技术领域涉及：G06F8/30；该发明授权一种基于节点语义增强的编译器优化方法及系统是由王政;刘茂福;周放设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于节点语义增强的编译器优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于节点语义增强的编译器优化方法及系统，属于编码器优化领域，包括：获取优化前的中间表示代码，并对所述优化前的中间表示代码进行处理，得到待优化目标代码；对所述待优化目标代码进行数据标注，生成包含操作类型信息的密集数据流图；将所述待优化目标代码和密集数据流图输入至训练好的代码优化模型，所述训练好的代码优化模型的压缩还原模块和结构特征提取模块提取代码静态特征，所述训练好的代码优化模型的节点语义增强模块基于代码静态特征进行代码优化，得到优化后的目标代码。本发明在去除代码中的冗余信息同时保留必要的结构信息，并提高编码器优化能力。

本发明授权一种基于节点语义增强的编译器优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于节点语义增强的编译器优化方法，其特征在于，包括：获取优化前的中间表示代码，并对所述优化前的中间表示代码进行处理，得到待优化目标代码；对所述待优化目标代码进行数据标注，生成包含操作类型信息的密集数据流图；其中，所述密集数据流图包含代码的数据流动关系、操作类型信息以及跳转关系；将所述待优化目标代码和所述密集数据流图输入至训练好的代码优化模型，所述训练好的代码优化模型的压缩还原模块和结构特征提取模块提取代码静态特征，所述训练好的代码优化模型的节点语义增强模块基于所述代码静态特征进行代码优化，得到优化后的目标代码；其中，所述代码静态特征包括代码文本序列特征和密集数据流节点特征，所述压缩还原模块的步骤为：将所述待优化目标代码进行标准化压缩，将压缩后的代码转换为单词序列；将所述单词序列输入至代码优化模型的解码器中，生成代码序列的编码特征；其中，所述节点语义增强模块的处理步骤为：将所述代码文本序列特征和所述密集数据流节点特征进行特征拼接，得到综合特征；基于密集数据流图构建节点间有向连接关系的邻接矩阵，通过Dijkstra算法计算节点间有向连接关系的邻接矩阵的最短路径拓扑结构；将最短路径拓扑结构中节点间的跳数信息通过非线性映射函数将正向数据流动和负向数据流动分别映射到不同的编号范围，生成距离矩阵，并基于所述距离矩阵构建双向相对数据流节点位置偏置；根据所述距离矩阵构建遮蔽掩码矩阵，使用双向相对数据流节点位置偏置和节点遮蔽掩码机制对综合特征进行注意力计算和感知语义信息，生成优化后的目标代码。

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