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龙图腾网获悉云端高科(北京)科技有限公司申请的专利一种基于自监督预训练的多语言代码生成方法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：CN121143762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511267912.X，技术领域涉及：G06F8/30；该发明授权一种基于自监督预训练的多语言代码生成方法是由宋金峰设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督预训练的多语言代码生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自监督预训练的多语言代码生成方法，包括如下步骤：获取并清洗多语言代码数据，形成训练语料库；将代码数据表示为抽象语法树，提取代码数据的控制流图与数据流图，通过图编码器与序列编码器结合获得统一语义表示；设计自监督预训练任务，基于所述训练语料库对语义表示进行预训练；基于经结构改进的递归神经张量网络和多语言嵌入矩阵构建多语言预训练模型；在用户输入自然语言时，利用所述多语言预训练模型生成目标语言代码；通过常规功能测试和语法检查进行目标语言代码修正。本发明通过多通道递归组合与层次化递归展开机制结合自监督预训练，实现了跨语言代码的准确生成与可执行性提升。

本发明授权一种基于自监督预训练的多语言代码生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督预训练的多语言代码生成方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取并清洗多语言代码数据，形成训练语料库； 将代码数据表示为抽象语法树，提取代码数据的控制流图与数据流图，通过图编码器与序列编码器结合获得统一语义表示； 设计自监督预训练任务，基于所述训练语料库对语义表示进行预训练； 基于经结构改进的递归神经张量网络和多语言嵌入矩阵构建多语言预训练模型，所述递归神经张量网络包括多通道递归组合层与自顶向下与自底向上的层次化递归展开机制； 在用户输入自然语言时，利用所述多语言预训练模型生成目标语言代码； 通过常规功能测试和语法检查进行目标语言代码修正； 所述多通道递归组合层包括： 针对抽象语法树、控制流图、数据流图，设置语法通道、控制流通道和数据流通道，每个通道分别通过张量层进行递归组合： 语法通道在父子节点间递归传播语法层次信息； 控制流通道在分支与循环节点间传播执行顺序特征； 数据流通道在变量定义与使用节点间传播依赖关系特征； 在父节点层面，通过张量融合操作将三通道输出向量合并，得到综合的节点语义表示； 所述张量融合操作通过并行张量运算获取三通道的交互特征，并通过加权求和与非线性激活函数计算生成综合的节点语义表示； 所述层次化递归展开机制包括： 自底向上组合： 从叶子节点开始，逐层向上递归，直至根节点； 利用递归神经张量网络在父子节点之间的张量交互与非线性激活函数实现信息聚合； 得到代码片段整体的全局语义表示； 自顶向下展开：从根节点语义出发，根据用户输入的自然语言描述生成初始向量，逐层递归生成子节点； 生成过程中在每一层调用张量计算单元对父节点向量与上下文约束进行组合； 通过概率分布选择最优子节点，直至完整展开语法树结构。

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