UML图形生成、训练方法、装置、设备、介质和产品

本发明提供一种UML图形生成、训练方法、装置、设备、介质和产品，该方法包括：获取用户需求样本集，用户需求样本集包括：多种类型的带标签的UML图、带标签的UML图的对应源代码和带标签的UML图的需求描述；将需求描述输入待训练的UML图形生成模型，根据需求描述生成预测的UML图和预测的UML图的对应代码；对UML图形生成模型的参数进行优化，得到训练后的UML图形生成模型，其中，损失函数包括复合损失函数，包括：语义损失、一致性损失、用户反馈损失和可读性损失。本发明中，通过对深度学习模型的微调以及复合损失函数驱动的优化策略，提升了在UML图形生成效率、准确度、灵活性、用户友好性及安全性方面的性能。