摘要
本申请公开了一种组件代码的生成方法、装置、存储介质及处理器。该方案中,获取描述待生成组件的自然语言信息;将自然语言信息转换为待生成组件的编程语言;基于待生成组件的编程语言构建组件语法树,提取组件语法树中的关键信息;将关键信息输入到深度生成模型中,由深度生成模型根据关键信息进行预测,输出待生成组件的代码。区别于已有技术中基于大语言模型生成组件代码,本申请通过构建组件语法树并提取其关键信息的方式,精确地指导后续深度生成模型的工作,避免了不必要的探索,而且,使用的深度生成模型是针对代码生成的特定任务的,更高效地学习相关特征,从而减少训练时间和资源消耗。相较于已有技术成本高昂的问题,具有明显的优势。