1.基于分层对比学习的代码特征提取方法，其特征是，包括：获取待处理代码；对待处理代码片段进行解析，生成AST树；对AST树进行嵌入表示得到特征矩阵X，构造AST树的邻接矩阵A；

以AST树的每个节点在AST树中的层次编号，建立节点标签；基于节点标签对特征矩阵X进行更新，得到新的特征矩阵X’；

将新的特征矩阵X’和邻接矩阵A，输入到训练后的残差自注意力网络模型中，得到待处理代码的特征；其中，所述残差自注意力网络模型，包括：依次连接的自注意力机制模型和图卷积神经网络模型。

2.如权利要求1所述的基于分层对比学习的代码特征提取方法，其特征是，对待处理代码片段进行解析，生成AST树；具体包括：利用JavaParser解析代码，生成其对应的AST树；

其中，利用JavaParser解析代码，解析后得到两部分信息：一是AST树节点所代表的信息；二是节点与节点的指向关系，存储边的信息。

3.如权利要求1所述的基于分层对比学习的代码特征提取方法，其特征是，对AST树进行嵌入表示得到特征矩阵X；具体包括：使用word embedding，对AST树每个节点所对应的字符串，进行嵌入表示得到特征矩阵X，其中，X＝{p1,p2,...,pN}，pN表示第N个节点的向量表示。

4.如权利要求1所述的基于分层对比学习的代码特征提取方法，其特征是，构造AST树的邻接矩阵A；具体包括：根据AST树各个节点之间是否存在指向关系，构造邻接矩阵A；

其中，邻接矩阵A用于存储节点与节点之间的指向关系，如果节点与节点之间存在指向关系，则邻接矩阵A的对应元素值为1，否则对应元素值为0。

5.如权利要求1所述的基于分层对比学习的代码特征提取方法，其特征是，以AST树的每个节点在AST树中的层次编号，建立节点标签；基于节点标签对特征矩阵X进行更新，得到新的特征矩阵X'；具体包括：以每个节点对应一个唯一ID为基础，对其所在树中的位置的深度做相应的标签，从根节点开始遍历AST树，根节点标记为0，第一层子节点标记为1，第二层子节点标记为2，以此类推，第M层子节点标记为M；

基于节点标签对特征矩阵X进行更新，得到新的特征矩阵

6.如权利要求1所述的基于分层对比学习的代码特征提取方法，其特征是，将新的特征矩阵X'和邻接矩阵A，输入到训练后的残差自注意力网络模型中，得到待处理代码的特征；具体包括：

将新的特征矩阵X'输入到训练后的残差自注意力网络模型的自注意力机制模型中，得到输出矩阵Z；

将输出矩阵Z和邻接矩阵A，共同输入到训练后的残差自注意力网络模型的图卷积神经网络中，输出待处理代码的特征。

7.如权利要求1所述的基于分层对比学习的代码特征提取方法，其特征是，所述自注意力机制模型，其工作原理包括：将特征矩阵 作为第一卷积层、第二卷积层和第三卷积层输入，通过第一卷积层、第二卷积层和第三卷积层对 进行线性映射，分别计算出query查询、key键和value值，即：Q、K和V；

Q＝GCN(X)＝XWQ

其中，WQ为可学习的权重矩阵，K和V的计算方式同理；

然后，将Q和K通过第一乘法器的矩阵乘法运算，计算得到两者之间的相似性；

经过softmax函数层计算出score，得到0～1的weights，将weights作为注意力系数attention，保存当前softmax运算的输出记为attn；

非首次运行时，将上一次的softmax函数层输出h_attn通过第一加法器与attn相加，所得相加结果与V通过第二乘法器进行矩阵乘法运算；

对矩阵乘法运算得到的结果，再经过第四卷积层进行卷积运算提取全局特征；

最后，将卷积运算结果与原输入 做残差运算，获得self‑attention的输出，输入到图卷积神经网络中；

或者，

所述图卷积神经网络模型，其工作原理包括：将自注意力机制模型的输出矩阵Z，以及节点的指向关系组成的矩阵A，作为GCN网络的输入，通过GCN网络的两层图卷积层对AST树进行图嵌入提取特征；提取最后一层隐藏层的特征向量，作为抽象语法树的节点进行层次对比学习之后的节点的特征向量，表示为：

8.基于分层对比学习的代码特征提取系统，其特征是，包括：解析模块，其被配置为：获取待处理代码；对待处理代码片段进行解析，生成AST树；对AST树进行嵌入表示得到特征矩阵X，构造AST树的邻接矩阵A；

矩阵更新模块，其被配置为：以AST树的每个节点在AST树中的层次编号，建立节点标签；基于节点标签对特征矩阵X进行更新，得到新的特征矩阵X’；

特征提取模块，其被配置为：将新的特征矩阵X’和邻接矩阵A，输入到训练后的残差自注意力网络模型中，得到待处理代码的特征；其中，所述残差自注意力网络模型，包括：依次连接的自注意力机制模型和图卷积神经网络模型。

9.一种电子设备，其特征是，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、以及一个或多个计算机程序；其中，处理器与存储器连接，上述一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的一个或多个计算机程序，以使电子设备执行上述权利要求1‑7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征是，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1‑7任一项所述的方法。