该项目研究图神经网络（GNNs）如何在源代码上进行预训练。 这是一个由几个部分组成的项目：

• 一个用于从不同语言的源代码中挖掘图形表示的工具。
• 为各种 ML4SE 任务和预培训目标实施 GNN。 我们在 PyTorch-Geometric 库的基础上实现并评估了 8 种类型的 GNN，并考虑到了它们的扩展性。
• 构建一个框架/可配置的管道，以方便 ML4SE 任务的实验。 该框架已经可用。
• 对 GNN 架构和培训目标提出新的改进建议。