基于深度学习的Web用户界面代码生成技术研究

张玮

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随着深度学习的不断发展,特别是CNN网络在图像识别领域的卓越表现,这使得利用编码器-解码器结构的模型将图形用户界面转换为对应的代码序列成为可能。由于描述Web用户界面(Web UI)常用HTML(Hypertext Marked Language)语言,因此有学者采用RNN、LSTM、GRU等循环神经网络作为解码器的基本结构,由于循环神经网络训练速度较慢,利用其作为解码器的模型在训练和预测过程中会花费较多的时间。考虑到用于描述Web UI的HTML语言是一种典型的结构化语言,其单词序列的时序特性并不是十分的明显,且并没有复杂的逻辑功能,所以采用循环神经网络结构会增加不必要的时间和空间复杂度。提出了一种用于Web UI代码生成的快速端到端模型,其在公开的WebUI数据集上能获得更高的生成精度,同时也可以大幅提高模型的训练速度。

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来源
《黑龙江科技信息》 |2020年第14期|82-83|共2页
作者
张玮;
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作者单位

华北科技学院河北廊坊 065201;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类微处理机;
关键词
Web用户界面; 深度学习; 代码生成; HTML; 编码器-解码器;

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