ML：智能代码分析利器

ML：智能代码分析利器

ml sourced.ml is a library and command line tools to build and apply machine learning models on top of Universal Abstract Syntax Trees 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml13/ml

项目介绍

MLonCode 是一款面向代码智能分析的开源项目，旨在通过抽象特征提取和模型训练过程，让研究人员和开发者能够专注于更高层次的任务。该项目为 MLonCode 研究和开发提供了基础框架，支持多种机器学习模型的实现和应用。

项目技术分析

MLonCode 项目采用 Python3 编写，并在 Linux 和 macOS 系统上进行了测试。它紧密集成了 source{d} engine，一个强大的代码分析引擎，负责所有特征提取的并行化处理。项目支持多种机器学习模型，包括加权词袋模型（BOW）、代码标识符嵌入（id2vec）、特征文档频率（docfreq）以及代码标识符的主题建模。

技术架构

1. 特征提取：从代码库中读取数据，使用 enry 对文件进行分类，然后从支持的文件类型中提取 UAST。
2. 标识符嵌入：构建代码标识符共现矩阵，通过Tensorflow训练得到嵌入模型。
3. 加权词袋模型：将每个代码库表示为一个加权的词袋模型，结合文档频率和标识符嵌入。
4. 主题建模：对代码片段进行主题建模，以便更好地理解代码库的结构。

应用场景

MLonCode 适用于多种代码分析和机器学习场景，如：

• 代码库相似性分析：通过标识符嵌入和共现矩阵，找出相似的代码库。
• 代码库主题分析：识别代码库中的主题，帮助开发者理解代码库的结构。
• 代码片段主题建模：对代码片段进行主题建模，以便更好地分类和理解代码结构。
• 代码去重：在大规模代码库中识别和消除重复的代码。

项目特点

高度集成

MLonCode 紧密集成 source{d} engine，充分利用其强大的代码分析能力，使得特征提取和模型训练更加高效。

灵活部署

项目支持多种部署方式，包括直接使用 pip 安装、使用 Docker 容器，以及与现有 Apache Spark 环境集成。

多模型支持

MLonCode 支持多种机器学习模型，包括 BOW、id2vec、docfreq 和主题建模，满足不同代码分析的需求。

易于扩展

项目采用模块化设计，用户可以根据需要轻松扩展或定制功能。

开源许可

MLonCode 采用 Apache 2.0 许可，鼓励用户使用、修改和分享。

结语

MLonCode 是一款功能强大、高度集成的代码智能分析工具，适用于多种代码分析和机器学习场景。通过抽象底层特征提取和模型训练过程，它让研究人员和开发者能够更加专注于业务逻辑和高级任务。如果你在寻找一款能够提升代码分析能力的工具，MLonCode 将是一个不错的选择。

ml sourced.ml is a library and command line tools to build and apply machine learning models on top of Universal Abstract Syntax Trees 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml13/ml