Style2Code：基于双模对比表示学习的风格可控代码生成框架
人工智能
2026-01-27 v4
摘要
可控代码生成，即在保持功能性的同时合成符合指定风格的代码，仍然是一项具有挑战性的任务。我们提出了一个结合对比学习和条件解码的两阶段训练框架，以实现灵活的风格控制。第一阶段将代码风格表示与语义和结构特征对齐。在第二阶段，我们以学习到的风格向量为条件微调语言模型（例如 Flan-T5）以指导生成。我们的方法通过轻量级混合支持风格插值和用户个性化。与先前的工作相比，我们的统一框架在不牺牲代码正确性的情况下提供了更好的风格控制。这是首批将对比对齐与条件解码相结合用于风格引导代码生成的方法之一。
引用
@article{arxiv.2505.19442,
title = {Style2Code: A Style-Controllable Code Generation Framework with Dual-Modal Contrastive Representation Learning},
author = {Dutao Zhang and Nicolas Rafael Arroyo Arias and YuLong He and Sergey Kovalchuk},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.19442},
year = {2026}
}