申请/专利权人：南通大学

申请日：2023-10-27

公开（公告）日：2024-02-02

公开（公告）号：CN117492825A

主分类号：G06F8/73

分类号：G06F8/73;G06F8/75;G06F40/30

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本发明提供了基于上下文学习和大语言模型的Solidity代码注释生成方法，属于软件工程技术领域。解决了主流方法不能生成新注释，依赖数据集和泛化能力不足的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：1通过智能合约代码社区搜集语料库；2检索出最相似的前n个代码片段。3为支持大语言模型的上下文学习，结合检索到的示范与定制的提示词构造提示模板。4调用大语言模型API，结合提示模板完成注释生成。本发明的有益效果：本发明无需额外训练，可显著提高自动生成的代码注释质量。

主权项：1.基于上下文学习和大语言模型的Solidity注释生成方法，其特征在于，包括以下步骤为：1在智能合约代码社区Etherscan.io收集数据，构成原始语料库，由于语料库中存在大量重复和模板数据导致其质量下降，删除这类低质量的数据对；2为大语言模型提供有效的演示示范，选择一种结合代码语义、词汇和语法的示范选择策略，从语料库中检索出与目标智能合约Solidity代码最相似的前k个代码及其对应注释作为示范；3将检索出的前k个最相似示范与特定的提示词结合，形成提示模板，提示模板中的演示示范和提示构成上下文学习；4直接调用大语言模型API，将调用代码与提示模板结合，无需任何训练，利用大语言模型API接口，直接生成目标Solidity智能合约代码的对应注释。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南通大学 一种基于上下文学习和大语言模型的Solidity注释生成方法

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