15、源代码的统计模型与机器学习：推进代码补全

源代码的统计模型与机器学习：推进代码补全

在软件开发过程中，代码补全技术能够显著提高开发效率，减少错误。本文将介绍两种用于源代码的语言模型：词法 n - 元语法模型（Lexical N - gram Model）和语义 n - 元语法语言模型（Semantic n - Gram Language Model），并详细阐述基于语义 n - 元语法语言模型的代码建议算法。

1. 词法 n - 元语法模型

词法 n - 元语法模型是一种基于两个假设的语言模型：
- 假设代码序列是从左到右生成的。
- 序列中一个词的生成概率仅依赖于其局部上下文，即之前生成的词的一个窗口（马尔可夫假设的一种特殊情况）。

一个由 n 个词组成的序列被称为 n - 元语法。当 n 固定为 1、2 或 3 时，模型分别称为一元语法（unigram）、二元语法（bigram）或三元语法（trigram）。

定义 1（词法 n - 元语法） ：n 个连续代码标记的词法单元序列称为词法 n - 元语法，它被定义为这些标记的词法单元序列。

这些假设对于源代码是合理的，因为下一个代码标记往往可以根据之前编写的代码标记进行预测。例如，在源文件中，代码序列 “for (int i = 0; i < n; ” 可被视为下一个标记的局部上下文，在很多情况下，下一个代码标记就是 i。

在从左到右生成标记的假设下，代码序列 s = s1s2…sm 的生成概率计算公式如下：
[P(s) = P(s1) \cdot P(s2|s1) \cdot P(s3|s1s2) \cdots P(sm|s1 \cdo