问是否有任何预先训练过的字嵌入可以用来分类源代码？

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有些预先训练过的单词嵌入可以用于对源代码进行分类，但它们可能不涵盖您感兴趣的所有语言或域。一些例子是：

• Code2Vec:这是一个神经网络模型，它学习基于抽象语法树的代码片段的分布式表示。它可以用于各种任务，如代码摘要、代码搜索、代码完成等，它支持Java、C#和Python。您可以在这里找到文件和代码：Code2Vec:学习代码的分布式表示
• CodeBERT:这是一个基于BERT的模型，它对大量的代码和自然语言对进行预处理，这些代码和自然语言对来自各种来源，如GitHub、堆栈溢出等。它可以用于自然语言代码搜索、代码文档生成、代码克隆检测等。它支持六种编程语言: Python、Java、Javascript、PHP、Ruby和Go。您可以在这里找到文件和代码：CodeBERT:编程和自然语言的预训练模型
• GraphCodeBERT:这是CodeBERT的一个扩展，它结合了图形神经网络来捕获代码的结构信息。它可以用于代码细化、代码转换、代码完成等，它支持与CodeBERT相同的六种语言。您可以在这里找到文件和代码：GraphCodeBERT:基于数据流和控制流的预训练代码表示

这些模型基于迁移学习的思想，这意味着您可以使用少量的标记数据对特定任务和数据集进行微调。但是，他们可能无法处理您在问题中可能面临的一些挑战，例如：

• 源代码语言和领域的多样性和复杂性。您提到过，您的数据集有超过20种语言，这些语言可能不能很好地由预先培训的模型表示。您可能需要从零开始训练您自己的嵌入，或者使现有的嵌入适应您的语言和域。
• 源代码片段的质量和一致性。您提到您的数据集来自堆栈溢出，该溢出可能包含噪声、不完整或不正确的代码段。您可能需要对数据进行预处理、筛选或增强，以提高其质量和一致性。
• 对结果的评价和解释。您提到您已经应用Tf-以色列国防军和文字CNN的角嵌入层，你得到了不同的准确性分数。您可能需要考虑其他的度量和因素来评估和比较您的模型，例如精确性、回忆性、F1分数、混淆矩阵、错误分析等。您可能还需要解释为什么某些模型比其他模型工作得更好，以及每个模型的优缺点是什么。

因此，对于哪种技术最适合于源代码分类，没有明确的答案，因为它取决于您的数据、任务、目标和首选项。您可能需要对不同的模型、嵌入、超参数和评估方法进行实验，以找到问题的最佳解决方案。您还可能需要查阅现有的关于源代码分析和自然语言处理的文献和研究，以获得更多的见解和想法。以下是您可能会发现有用的一些资源：

• 用于源代码分析和生成的自然语言处理综述
• 面向源代码分析的机器学习研究综述
• 可怕的源代码分析