Este projeto estuda como redes neurais de grafos (GNNs) podem ser pré-treinadas no código-fonte. É um projeto abrangente que consiste de várias partes:

• Uma ferramenta para a mineração de representações de grafos a partir do código-fonte em diferentes linguagens.
• Implementação de GNNs para várias tarefas em aprendizado de máquina para engenharia de software e objetivos de pré-treinamento. Implementamos e avaliamos 8 tipos de GNNs, baseando-nos na biblioteca PyTorch-Geometric e tendo em mente sua escalabilidade.
• Desenvolver um framework ou pipeline configurável para a experimentação conveniente com tarefas de aprendizado de máquina para engenharia de software. O framework já está disponível.
• Sugerir novas melhorias à arquitetura de GNN e aos objetivos do treinamento.