论文地址：A Survey of Deep Learning Models for Structural Code Understanding
综述：深度学习结构化代码理解
Abstract
代码理解的方法和应用数量在不断增加，本文把近几年代码理解的文章分为两组：基于序列和基于图的模型。同时也介绍了一些指标，数据集和下游任务，并对未来的结构化代码理解领域做出建议
Introduction
代码结构建模：怎么有效地在代码里建模结构信息，怎么对特定的下游任务选择有效的结构信息
代码通用表征学习：怎么学习超越语言限制的代码表征
代码特定任务适应：对下游任务怎么选择特有架构，怎么处理特定任务数据，怎么在few-shot做，迁移学习，跨语言场景中适应模型
Preliminary
Structures in code
词法分析得到NCS，语法分析得到AST，再语义分析和中间代码生成得到CFG和DFG
Other structures
Intermediate Representation
从编译器中获取比如Static Single Assignment (SSA)，或者Program Dependency Graph (PDG)
The Unified Modeling Language
软件系统的UML图
Sequence-based models
type-1：深度优先遍历
type-2：AST路径
type-3：结构信息添加
type-4：AST部分保留
Tasks
