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智能代码完成是现代智能软件开发中的重要组成部分,但对于动态类型编程语言来说可能具有挑战性.基于学习大型代码库有助于促进动态类型编程语言的代码完成.然而,即使具有注意机制的标准神经语言模型同样丢失了代码的时间顺序信息和代码之间的远程依赖关系.本文使用抽象语法树将源代码转换为单词序列,受到程序源代码结构顺序信息以及定向自注意网络的启发,本文提出使用定向自注意机制来捕捉源代码的时间顺序信息以及代码上下文的远程依赖关系,更好地用于进行代码完成.两个基准数据集上的实验证明了本文的定向自注意机制对代码完成任务的有效性.