一种根据自然语言描述推荐API的方法技术

本发明专利技术涉及数据推荐技术领域，尤其涉及一种根据自然语言描述推荐API的方法。该方法包括以下步骤：获取API自然语言数据；对API自然语言数据进行特征提取，获取API自然语言描述特征数据；对API自然语言描述特征数据进行高维向量转换，获取API自然语言描述高维特征数据；获取API需求语言数据，并对API需求语言数据进行语义转换，获取API需求语义向量数据；根据API自然语言描述高维特征数据以及API需求语义向量数据进行最大相关匹配推荐，获取候选API推荐列表数据；对候选API推荐列表数据进行应用场景推荐筛选，获取API推荐数据。本发明专利技术能够更准确地匹配用户需求和API功能，提高API推荐的准确性。荐的准确性。荐的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种根据自然语言描述推荐API的方法


[0001]本专利技术涉及数据推荐
，尤其涉及一种根据自然语言描述推荐API的方法。

技术介绍

[0002]根据自然语言描述推荐API是指通过分析和理解用户对API的自然语言描述，利用相关技术和算法，推荐符合用户需求的API接口或服务。它可以帮助开发人员更快速、准确地找到适合其开发任务的API，提高开发效率和质量。自然语言的语义表达具有多义性和灵活性，而计算机对自然语言的理解仍面临挑战。目前的自然语言处理技术和语义模型仍存在对复杂语义的准确理解和表达的限制，可能导致推荐结果的不准确或不全面。

技术实现思路

[0003]本专利技术为解决上述技术问题，提出了一种根据自然语言描述推荐API的方法，以解决至少一个上述技术问题。
[0004]本申请提供了一种根据自然语言描述推荐API的方法，包括以下步骤：步骤S1：获取API自然语言数据，其中API自然语言数据包括API文档数据以及相应的API自然语料数据；步骤S2：对API自然语言数据进行特征提取，从而获取API自然语言描述特征数据；步骤S3：对API自然语言描述特征数据进行高维向量转换，从而获取API自然语言描述高维特征数据；步骤S4：获取API需求语言数据，并对API需求语言数据进行语义转换，从而获取API需求语义向量数据；步骤S5：根据API自然语言描述高维特征数据以及API需求语义向量数据进行最大相关匹配推荐，从而获取候选API推荐列表数据；步骤S6：利用API需求数据对候选API推荐列表数据进行应用场景推荐筛选，从而获取API推荐数据。
[0005]本专利技术中借助自然语言数据和语义转换技术，能够快速准确地提取API特征和用户需求，避免了繁琐的手动搜索和筛选过程，提高了开发效率。通过最大相关匹配推荐和应用场景推荐筛选，用户能够获得更符合其需求和场景的API推荐，提升了用户体验和满意度。通过应用场景推荐筛选，能够将API推荐限定在适合的应用场景中，避免了不必要的API调用和浪费，促进了API的合理使用和资源优化。通过获取API自然语言描述特征数据和API需求语义向量数据，并进行最大相关匹配推荐和应用场景推荐筛选，本专利技术能够更准确地匹配用户需求和API功能，提高API推荐的准确性。
[0006]优选地，步骤S1具体为：步骤S11：获取API文档数据以及API自然语料数据；步骤S12：对API文档数据以及API自然语料数据进行数据合并，从而获取API自然语言融合数据；
步骤S13：对API自然语言融合数据进行API自然语言数据预处理，从而获取API自然语言预处理数据；步骤S14：对API自然语言预处理数据进行API自然语言数据分割，从而获取API自然语言分割数据；步骤S15：对API自然语言分割数据进行词法分析以及语法分析，从而获取API自然语言词法分析数据以及API自然语言词法分析数据；步骤S16：对API文档数据、API自然语料数据、API自然语言词法分析数据以及API自然语言词法分析数据进行数据时序标注，从而获取API自然语言数据。
[0007]本专利技术中通过获取API文档数据以及API自然语料数据，并进行数据合并和预处理，能够综合利用两者的信息，丰富了API自然语言数据的内容和质量，提高了后续步骤的效果。通过API自然语言数据预处理、分割以及词法分析和语法分析的步骤，能够对API自然语言数据进行清洗、分割和解析，提高了API自然语言数据的准确性和可用性。通过对API文档数据、API自然语料数据和API自然语言词法分析数据进行数据时序标注，能够为API自然语言数据添加更多的特征信息，进一步丰富了API自然语言描述特征数据的内容。通过对API自然语言数据的综合处理和特征提取，能够提升API推荐算法的准确性和适用性，使得推荐的API更符合用户的需求和场景，提高了API推荐的精度和效果。通过本专利技术的方法，能够更充分地利用API文档和自然语料数据，提高它们的应用价值，增强了API文档的可读性和API自然语料的可用性。
[0008]优选地，API自然语言数据预处理通过API自然语言数据降噪计算公式进行数据预处理，其中API自然语言数据降噪计算公式具体为：;为API自然语言数据降噪损失值，为API自然语言融合数据的数量数据，为API自然语言融合数据的次序项，为降噪底数常数项，为第个API自然语言融合数据的标签，为API自然语言数据降噪权重向量，为API自然语言数据降噪权重向量的转置项，为第个API自然语言融合数据，为API自然语言数据降噪偏置项，为API自然语言数据降噪正则化参数。
[0009]本专利技术构造了一种API自然语言数据降噪计算公式，该计算公式通过计算API自然语言数据降噪损失值，该公式能够降低噪声数据对API自然语言数据的影响，提高数据的准确性和质量。通过优化损失函数，该公式能够调整API自然语言数据的权重向量和偏置项，从而改善API自然语言数据的表示和表达能力，使其更加符合实际需求。通过logistic函数和正则化参数的引入，该公式能够提高API自然语言数据的分类性能，使得API自然语言数据在分类任务中具有更好的区分度和泛化能力。表示API自然语言数据降噪的权重向量的转置项，通过调整权重向量的数值，可以影响API自然语言数据中不同特征的重要性，进而影响降噪的效果。表示API自然语言数据降噪的偏置项，通过调整偏置项的数值，可以对API自然语言数据进行偏移，使其更好地适应降噪模型的学习能力。表示API自然语言数据降噪的正则化参数，通过调整正则化参数的数值，可以控制模型的复杂度，防止过拟合或欠拟合的情况发生。该API自然语言数据降噪计算公式能够降低噪声数据对API自然语言数据
的影响，改善API自然语言数据的表示和表达，提高API自然语言数据的分类性能，参数之间通过数学符号的相互作用进行调整，以优化降噪效果和模型性能。
[0010]优选地，API自然语言描述特征数据包括API函数特征数据、API参数特征数据、API返回值特征数据、API描述特征数据、API示例特征数据、API依赖特征数据、API语义特征数据以及API关联特征数据，步骤S2具体为：步骤S21：对API自然语言数据进行API函数特征提取，从而获取API函数特征数据；步骤S22：对API自然语言数据进行API参数特征提取，从而获取API参数特征数据；步骤S23：对API自然语言数据进行API返回值特征提取，从而获取API返回值特征数据；步骤S24：对API自然语言数据进行API描述特征提取，从而获取API描述特征数据；步骤S25：对API自然语言数据进行API示例特征提取，从而获取API示例特征数据；步骤S26：对API自然语言数据进行API依赖特征提取，从而获取API依赖特征数据；步骤S27：对API自然语言数据进行API语义特征提取，从而获取API语义特征数据；步骤S28：利用API参数特征数据、API返回值特征数据以及API示例特征数据对API自然语言数据进行API关联特征提取，从而获取API关联特征数据。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种根据自然语言描述推荐API的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取API自然语言数据，其中API自然语言数据包括API文档数据以及相应的API自然语料数据；步骤S2：对API自然语言数据进行特征提取，从而获取API自然语言描述特征数据；步骤S3：对API自然语言描述特征数据进行高维向量转换，从而获取API自然语言描述高维特征数据；步骤S4：获取API需求语言数据，并对API需求语言数据进行语义转换，从而获取API需求语义向量数据；步骤S5：根据API自然语言描述高维特征数据以及API需求语义向量数据进行最大相关匹配推荐，从而获取候选API推荐列表数据；步骤S6：利用API需求数据对候选API推荐列表数据进行应用场景推荐筛选，从而获取API推荐数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体为：步骤S11：获取API文档数据以及API自然语料数据；步骤S12：对API文档数据以及API自然语料数据进行数据合并，从而获取API自然语言融合数据；步骤S13：对API自然语言融合数据进行API自然语言数据预处理，从而获取API自然语言预处理数据；步骤S14：对API自然语言预处理数据进行API自然语言数据分割，从而获取API自然语言分割数据；步骤S15：对API自然语言分割数据进行词法分析以及语法分析，从而获取API自然语言词法分析数据以及API自然语言词法分析数据；步骤S16：对API文档数据、API自然语料数据、API自然语言词法分析数据以及API自然语言词法分析数据进行数据时序标注，从而获取API自然语言数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，API自然语言数据预处理通过API自然语言数据降噪计算公式进行数据预处理，其中API自然语言数据降噪计算公式具体为：;为API自然语言数据降噪损失值，为API自然语言融合数据的数量数据，为API自然语言融合数据的次序项，为降噪底数常数项，为第个API自然语言融合数据的标签，为API自然语言数据降噪权重向量，为API自然语言数据降噪权重向量的转置项，为第个API自然语言融合数据，为API自然语言数据降噪偏置项，为API自然语言数据降噪正则化参数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，API自然语言描述特征数据包括API函数特征数据、API参数特征数据、API返回值特征数据、API描述特征数据、API示例特征数据、API依赖特征数据、API语义特征数据以及API关联特征数据，步骤S2具体为：步骤S21：对API自然语言数据进行API函数特征提取，从而获取API函数特征数据；步骤S22：对API自然语言数据进行API参数特征提取，从而获取API参数特征数据；
步骤S23：对API自然语言数据进行API返回值特征提取，从而获取API返回值特征数据；步骤S24：对API自然语言数据进行API描述特征提取，从而获取API描述特征数据；步骤S25：对API自然语言数据进行API示例特征提取，从而获取API示例特征数据；步骤S26：对API自然语言数据进行API依赖特征提取，从而获取API依赖特征数据；步骤S27：对API自然语言数据进行API语义特征提取，从而获取API语义特征数据；步骤S28：利用API参数特征数据、API返回值特征数据以及API示例特征数据对API自然语言数据进行API关联特征提取，从而获取API关联特征数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S28具体为：步骤S281：对API自然语言数据进行API自然语言描述关键词提取，从而获取API自然语言描述关键词数据；步骤S282：对API自然语言数据进行相关API列表获取，从而获取相关API列表数据；步骤S283：对API示例特征数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙天岳，彭鑫，
申请(专利权)人：青岛大学，
类型：发明
国别省市：