Pushing the Limits of Natural Language Processing: Appl
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
自然语言处理(NLP)已发展成为许多计算机科学领域的核心技术之一
本文旨在介绍一种新型研究方法——基于Transformer架构的编程语言语法分析技术。该技术致力于探究Transformer模型在自然语言处理领域的强大表示能力及其在程序语义理解中的实际作用。我们主张通过充分运用Transformer架构多头自注意力机制和长程依赖关系的优势特性，在程序语义解析方面取得显著成效。
2.背景介绍
当前关于编程语言语义分析的研究主要聚焦于以下三个领域：一是自动词法分析相关工作；二是手工特征工程相关的研究；三是机器学习方法的应用。然而，在深度学习技术快速发展的背景下，“深度学习”相关的语义分析方法逐渐成为研究热点。例如最近备受瞩目的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和GPT-2等新方法及其衍生应用均取得了显著成果。“BERT”等新兴方法经过大规模训练后展现了强大的语义表征能力，并已经在大规模文本数据上实现了有效的预训练过程。“基于这些预训练方法开展的一系列研究工作也逐渐引起了学术界的广泛关注。”
然而，在现有基于深度学习的语义分析系统中，并非没有明显的局限性。例如BERT等模型类仅限于处理简短文本内容。针对长度较长或结构较为复杂的编程语言体系而言，“短视”的特性确实是个严重挑战。由于文本数据呈现高度非均匀分布特征，在捕捉全局上下文方面传统深度学习架构显得力有未逮。这使得在特定条件下往往难以捕捉到全局上下文信息而导致性能欠佳的情况出现。而Transformer架构通过编码句子间的长期依赖关系完美地解决了这些问题。
在此基础上，本文将深入探讨两者的融合方式，在确保准确性的情况下，进一步优化其语义解析能力。
3.基本概念和术语
3.1 Transformer模型
为了更好地理解Transformer模型的概念, 我们首先要了解其基本原理. 该模型是由Vaswani及其同事在2017年提出的, 并基于编码器-解码器架构作为一种将输入序列转换为输出序列的模式. 其核心优势在于通过自注意力机制实现对输入和输出信息的有效关注, 并且能够使系统全面考虑输入与输出之间的复杂关系.
其编码器模块由多个相同的层构成，在每个多层架构中包含两个关键组件：一个实现多头自注意力机制（multi-head attention）的技术模块以及一个基于位置的信息传递机制（position-wise feedforward mechanism）。其中，多头自注意力模块赋予模型识别输入序列与输出序列之间全局关联的能力；而位于各个位置上的前馈处理单元则分别作用于各个位置的输出信息，在此基础之上实现不同类型的信息处理能力。
图1: transformer模型结构示意图
3.2 长期依赖关系
如图1所示，在这种架构中，transformer模型基于长期依赖关系来完成序列到序列的转换任务。具体而言，在这种机制中，“长期”的含义是指过去输入的数据项对当前输出结果的影响程度远高于当前数据自身对其所处位置的影响因素。例如，在句子"我想吃饭"中"想"一词出现在"我"之前；而在"你怎么样"中"你"则位于"怎么样"之后。
通常在训练transformer模型时,我们涉及两组输入信息:一组用于直接训练模型的原始文本内容;另一组则用于辅助推断或评估过程的信息.一般来说,注释信息相较于原始文本更为详尽与完善,并能帮助提升预测准确性.
接下来，我们将介绍几个用于描述编程语言语法结构的关键术语。
3.3 词法单元
在编程语言语义分析领域中，则将程序源代码分解为若干个词法单元（token），其中所谓的"词法单元"特指编程语言中最基本的部分单位。具体而言，在C++语言中使用"关键字 if "作为一个独立的语句时，则可被视为一个单一的词法单元；而像" int a = 5;"这样的赋值语句则会被解析为多个独立的词法单元
这些词法单元的主要类型涵盖标识符, 关键字, 运算符和分隔符等. 如int, bool, while等这些都是典型的关键词.
3.4 槽值
在对源代码进行词法分析的过程中，其中，词法单元的类型或属性往往具有显著的优势。举个例子来说，在编译过程中我们通常会遇到的关键字、运算符和数字等词法单元通常都可以被赋予明确的具体含义。
这个值得称为槽值（slot value），例如，在我们对源代码进行词法分析时... 槽值即为int。
3.5 符号栈
当我们对源代码执行词法分析时，在编译器或解释器的作用下（即执行解析阶段），这些词法元素会被依次推入一个符号堆栈中（stack）中。这个符号堆栈的作用就是暂时存储所有解析阶段产生的元素，并按照解析过程的顺序将其逐一弹出并处理（i.e., process）
符号栈中的每一个元素都构成一个词法单元，在其中包含了类型信息和槽位数据。这些元素的存在有助于我们准确识别源代码中的位置、层次结构以及相互关联。
3.6 AST
AST（抽象语法树）是一种树状数据结构，并被用来表示程序语言的语法规则和文法构造。在这一数据模型中，默认情况下每个节点都对应某种具体的语法规则或文法成分。
举个例子来说，在将一段待解析的源代码输入到编译器后机内会对其进行多级解析工作：首先执行词法分析阶段，在此之后进行语法分析阶段，并最终完成语义验证环节；这样一来，在整个处理流程结束后所生成的就是一个完整的 AST 结构体。
在AST中，节点类型涵盖多种结构：程序块、函数定义、变量声明、条件判断和循环结构等。每个节点都附带有相关槽位信息，用于存储该语法结构的实际计算结果。
3.7 依赖图
G_{\text{dep}}也被称作依存关系图，在语言学领域被用作描述词语间相互作用的一种术语体系。这种基于图论的方法通过节点代表词语并用边来描绘词语间的相互依存性来构建语言模型。其中每个节点代表一个词法单位而连接这些词语间的相互依存性则体现了它们在句子中的功能关联
在语言学领域中，多样化的词语类别均承担着各自独特的语法功能，在此意义下我们可以将这些词语类别划分为不同的角色类型。如同英语中的情况一样，在中文语境下各别性的词语也各自承担着多样化的语法角色，并通过复杂的依存结构来表达完整的语言信息。
4.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解
基于transformer模型的编程语言语法分析，可以分为以下几步：
- 分词: 将源代码划分为具有语义意义的基本单位。
- 词嵌入: 利用transformer架构将每个分隔后的基本单位映射至固定的低维向量空间中, 并通过自注意力机制捕获其语义关联。
- 模型预训练: 在大规模代码库上对transformer架构进行监督学习式的预训练, 以获取高质量的语言模型权重。
- 单句编码: 通过多层注意力机制将长度可变的基本单位序列转换为统一维数的一阶马尔可夫链式概率分布表达。
- 多句编码: 在保持上下文连贯性的前提下, 将一段包含多个句子的日志数据映射至统一维数的空间中。
- 依赖图构造: 根据变换后的嵌入空间点分布情况, 构建节点间基于自注意力机制生成的概率转移矩阵。
- 语法分析: 利用构建好的依赖关系图对原始代码进行语法结构解析和语义理解。
下面我们将详细阐述上述七个步骤。
4.1 分词
为简化后续编码流程，在实际开发中我们通常会将源代码执行分词操作以获取其语义信息。该过程主要包含两个主要阶段：一是较为基础的词法分析（lexical analysis），二是更为复杂的语法分析（syntactic analysis）。其中词法分析阶段通常采用正则表达式作为匹配工具以提取关键语义单元；而语法分析阶段则通常采用自顶向下型解析算法来进行句子结构推导和语义理解。
在本文中，
为了简化分析过程，
我们暂且仅聚焦于词法分析。
假设源代码由ASCII字符构成的字符串s。
正则表达式能够有效地识别并提取这些词法单元。
例如，在识别过程中，默认会将连续的字母和数字视为一个词法单元。
同时识别并提取那些由非字母数字组成的序列。
随后会对提取到的所有词法单元进行分类处理。
具体采用何种分类策略需根据实际需求确定。
举例来说，对于C++语言中的源代码"int a=5;"，我们可以得到如下词法单元：
标识符int 空格 标识符a 等于号= 数字5 分号;
然而，在进行词法分析时，我们需要确保考虑所有可能存在的元素。值得注意的是，在实际操作中可能会遇到一些特殊情况需要特别处理。同时，在处理这些细节时：对于那些位于代码外部的注释信息（如@标签或其他元数据），我们需要保留它们以便后续的数据提取。但在某些情况下（例如当代码段被嵌入到HTML内容中时），这些注释会被自动识别并移除。对于那些纯空白符或纯空格符号（即那些未被任何有意义标识符修饰的内容），我们通常会选择将其去除以减少冗余数据量。
4.2 词嵌入
为了使每个程序代码中的各种语法元素能够被统一地转化为具有相同语义意义的低维空间中的数值表达形式，我们需要应用词嵌入技术。这一技术的核心思想在于通过构建一个语义映射模型，在一个连续的空间区域内将程序代码中的各种语法元素与该区域内的特定数值进行对应，并且使得语义相近的语法元素在该空间区域内占据位置更接近的位置，在与语义无关的区域则保持差距更大的状态。
通常来说，常见的单词表示方法主要可分为两大类：固定型单词表示（fixed word embeddings）和变化型单词表示（variable word embeddings）。
静态词嵌入的主要体现是基于现有的词向量矩阵来进行词嵌入矩阵的初始化工作；而动态词嵌入则主要体现在通过训练神经网络来学习并更新词嵌入矩阵的过程，并根据其周围的语境信息进行更新。
在本研究中,我们仅限于探讨静默词嵌入.简而言之,在这种情况下,静默词嵌入可以直接采用基于Skip-Gram模型的Word2Vec algorithm来进行训练.
具体的步骤如下：
从规模宏大的语料库中随机抽取一定数量的样本数据，并将其作为训练数据集使用。
为训练数据集中的每个词汇创建唯一对应的整数索引。
利用训练集中词汇的共现关系构建中间词嵌入矩阵M。其中，M[i]代表第i个词汇所对应的向量表示。
采用负采样策略以防止模型对训练数据过度拟合。
训练完成之后，就可以将词映射到词嵌入矩阵中，以便于后续的编码过程。
4.3 模型预训练
在模型预训练之前必须准备好两大类的数据库：代码库和标注库。其中代码库承载着海量的源程序片段；而标注库则涵盖了程序中每一个语法单位的元信息类型
代码数据集包括开源项目的公共开放源代码以及自行开发的应用程序等，并且需要注意的是，在所使用的程序存在访问权限限制的情况下，则无法获取。
标注数据集可从代码数据集中自动生成也可由人工进行注释两种方式提供其规模与质量均对后续建模效果产生重要影响具体而言由于预训练模型的学习通常依赖于大量高质量的标注样本来进行函数识别因此我们特别强调了这一过程对于提升模型在各种场景下的稳定性和实际性能水平至关重要
本文采用了由Google推出的BERT预训练模型。BERT全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，并属于基于Transformer架构的多任务学习模型，在多个NLP任务中展现了良好的性能。
BERT模型接收一系列连续词语作为输入，并生成相应的连续词语作为输出。具体而言，在处理原始文本时会将其中每一个词语替换成对应的词向量，并通过多层编码机制逐步构建每个词语在其上下文中的表示。
BERT模型采用了基于fine-tuning的技术。在预处理阶段中进行了大规模的数据集预训练，在大量标注数据和丰富的源代码资源作为输入数据的前提下。随后，在该模型的最后一层全连接结构中固定了所有的权重参数，并在此基础上增加了额外的一系列辅助结构来提升性能，在该全连接层之前的深层结构中引入了Dropout和Batch Normalization等辅助结构，并通过进一步优化这些调整后的参数完成了整个过程
4.4 单句编码
在编码阶段，我们将单个词法单元序列编码为固定维度的向量表示形式。
序列编码的核心概念是通过自注意力机制实现对源代码中连续词之间关系的转化过程，在这一过程中将相邻字符的信息转化为向量形式。该机制不仅能够识别并整合局部与全局语义关联，并赋予每个词相应的权重系数以强化特定语义特征。
在本文中采用transformer模型中的多头自注意力机制来实现序列编码的具体流程如下：
- 通过将词向量表示M与词性标签嵌入P进行连接操作，生成输入序列的整体嵌入表示。
- 基于输入序列的长度信息，构建适用于自注意力机制的应用场景掩码矩阵。
- 通过多头自注意力机制对输入序列进行处理操作，在此过程中输出相应的注意力权重向量。
- 使用注意力权重向量对输入序列执行特征提取操作，在此过程中输出最终的特征表示。
4.5 多句编码
虽然单句编码能够提供源代码的语义表示但其局限性尤为突出例如在序列的不同层次中存在多样的上下文关联鉴于此我们需要对整个序列进行编码以建立更加完善的信息结构
多句编码的主要思路在于一次性地对整个序列进行编码，而不是逐个词地进行编码。这种设计能够有效地提取整个序列中的语义上下文信息。
在本文中，我们采用transformer模型中的多头自注意力机制来完成序列编码。具体流程如下：
- 将词嵌入矩阵M与词性标签矩阵P结合, 得到完整的输入信息表征。
- 创建一个包含多个句子的连续输入序列.
- 基于输入序列长度设计相应的掩码矩阵, 以便后续自注意力机制使用.
- 通过多头结构在输入序列上执行自注意力计算过程.
- 将得到的attention向量应用于整个输入序列进行编码处理.
4.6 依赖图构造
为了将编码后的向量表示转换为依赖图, 因此必须识别出各个词法单元间的依存关系. 其依存关系的定义即是: 对于每一个词法单元, 我们需确定其指向的具体词汇, 或者说它是如何依赖于其他词汇的.
在语言学中，依赖关系主要分为三类核心结构：主谓结构、动宾结构以及定中结构。如实例所示，在句子"他是学生"中,"学生的身份被标记为'他'","通过助词'是'来连接两者的逻辑关系","而'他'的定语标记则与'学生的身份'处于同一个层级的语法连接上。
本研究中,我们可以利用序列标注技术来识别词法单元间的依存标记。具体说明了以下内容:
-
首先,在数据预处理阶段进行分词操作
-
然后,在每个分词结果上应用序列标注模型
-
最终,在获得标注结果后进行解码处理以提取所需信息
-
通过融合编码后的向量表示与词性矩阵P的信息而获得特征矩阵X。
-
基于词性标签矩阵P以及对应的特征矩阵X来构建特征函数F。
-
借助序列标注技术对各个语义单元的依存关系进行精确标记。
-
根据上述标记结果构建完整的语义依赖图。
4.7 语法分析
基于依赖图，我们可以解析出源代码的语法结构。
语法分析的具体过程可以分为几个步骤：
- 依存弧的排序（arc sorting）：通过将依赖图中的弧进行由左至右的排序。
- 句法类型的划分（syntax classification）：对排序后的依存弧进行划分为若干基本句法类别。
- 属性识别过程（attribute recognition）：通过分析依存弧能够提取并填充语法结点的各项属性值。
- 填空与消除歧义的过程（fill and disambiguate）：在合理排列语法结点位置的基础上实现语义关系的确立与明确。
具体的算法和数据结构可以参考ACL系的DPGNN模型。
至此为止，我们实现了以transformer架构为基础的多语言语法分析的整体工作流程。
5.具体代码实例和解释说明
5.1 导入库
import torch
from transformers import BertTokenizer,BertModel
代码解读5.2 获取源代码
code='''int main(){
int a=5;
return 0;
}'''
代码解读5.3 加载BERT模型
bert_path="bert-base-chinese"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(bert_path) #分词器
model = BertModel.from_pretrained(bert_path) #加载模型
代码解读5.4 编码单个词法单元
def encode_single_token(token):
tokens=[tokenizer._convert_token_to_id('[CLS]')] #[CLS]作为特殊的句首符号
for t in tokenizer.tokenize(token):
if not len(t)>0:
continue
subtokens=tokenizer.encode(t)[1:-1]#获取字的subword索引
tokens+=subtokens
tokens+=[tokenizer._convert_token_to_id('[SEP]')] #[SEP]作为句尾符号
token_ids=torch.LongTensor([tokens]) #[CLS]开头的token id
with torch.no_grad():
outputs=model(token_ids) #模型输出
hidden_states=outputs[2][0] #hidden states (sequence_output),输出向量
token_embedding=hidden_states[-1][0,:] #取出最后一个时间步的输出，作为token embedding
return token_embedding
代码解读5.5 编码多个词法单元
def encode_sentence(sentence):
input_ids=[]
segment_ids=[]
mask=[]
tokens=tokenizer.tokenize(sentence) #分词
if len(tokens)<1:#空行
return None
tokens=[tokenizer._convert_token_to_id('[CLS]')] #[CLS]作为句首符号
segments=[0]*len(tokens)#默认第一个token在第0个segment
for i,t in enumerate(tokens):
if not len(t)>0:
continue
subtokens=tokenizer.encode(t)[1:-1]
tokens+=subtokens
segments+=[segments[i]]*(len(subtokens)-1)+[1]
tokens+=[tokenizer._convert_token_to_id('[SEP]')] #[SEP]作为句尾符号
segments+=[1]
max_len=max(len(tokens)//5+1,16) #超过5个token就切分成多句
padded_tokens=tokens+(tokenizer._convert_token_to_id('[PAD]')*max_len)
padded_segments=segments+(0)*max_len
input_ids=padded_tokens[:-1]#去掉最后一个token，作为input ids
segment_ids=padded_segments[:-1]#去掉最后一个token，作为segment ids
mask=(input_ids!=tokenizer._convert_token_to_id('[PAD]'))
# print("input_ids:",input_ids)
# print("segment_ids:",segment_ids)
# print("mask:",mask)
token_ids=torch.tensor([input_ids]).long() #token_ids tensor
segment_ids=torch.tensor([segment_ids]).long() #segment_ids tensor
attention_mask=torch.tensor([mask]).float() #attention_mask tensor
with torch.no_grad():
outputs=model(token_ids,token_type_ids=segment_ids,attention_mask=attention_mask)
sequence_output=outputs[0].squeeze()[1:-1,:].detach().numpy()#取出中间层输出向量作为sequence embedding
return sequence_output
代码解读5.6 编码完整代码
def encode_code(code):
embeddings=[]
sentences=code.split('\n')
for s in sentences:
if len(s)<1:#空行
continue
embed=encode_sentence(s).tolist()
if embed is not None:
embeddings.append(embed)
if len(embeddings)<1:#没有有效句子
return None
codes_embs=np.concatenate(embeddings,axis=0)
code_emb=np.mean(codes_embs,axis=0)
return code_emb
代码解读