我是机器学习新手，但正在尝试研究是否可以使用机器学习来比较源代码的两个 AST(抽象语法树)，以找出它们是否相似。
理想情况下，使用一些数据集进行一些训练，并比较任意两个给定的 AST 来查找相似之处。
这里有什么建议吗？
最佳答案
您似乎期望机器学习算法能够完成发现两个 AST 之间相对“距离”的繁重工作。 这是独一无二的。相反，您可能会考虑两棵树的整体结构:它们在树的每个级别上是否具有相似数量的节点。如果它们确实如此 - 至少对于树的大部分 - 那么您可能希望为两棵树之间的“距离度量”定义两种方法之一:
不同节点值的数量
节点值的相对差异 - 可能是传统的 Levenshtein 距离..但更可能是理解特定语言的语义以了解它们有多相似的比较。例如。能够理解两个结构代表相同的语句，但可能存在不重要的空格或其他格式差异。或者可能是不同的变量名称但相同的语义。
另一个附加检查可能是定义有多少子树是相同的。然后，为发散的子树定义一个空间度量，能够仅针对该子树查找结构相似性/差异
总结是:“整个问题没有任何开箱即用的方法 - 但您可以针对特定的本地情况利用现有的想法/算法”。
关于apache-spark - Spark 机器学习 AST 比较，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41625927/