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Las incrustaciones de programas neuronales han demostrado un considerable potencial en una variedad de tareas de análisis de programas, incluyendo la identificación de clones, la reparación de programas, la finalización de código y la síntesis de programas. Sin embargo, la mayoría de los métodos existentes generan incrustaciones de programas neuronales directamente a partir del código fuente de los programas, aprendiendo de características como tokens, árboles de sintaxis abstracta y gráficos de flujo de control.
Li et al. (Sat,) estudiaron esta cuestión.