【摘 要】
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近年来,随着软件技术在各行各业、不同领域的应用不断扩展与深入,同时伴随着软件架构、服务计算等技术的不断发展,软件行业涌现出了功能丰富且规模庞大的第三方API或库,软件开发者在实现软件功能的时候也越来越依赖这些API.但学习这些API的使用是非常困难且耗时的,主要有两方面的原因:1)相关文档的缺失和错误; 2)相关API用法的示例代码较少.因此,研究自动的API补全方法以帮助开发人员在开发过程中正确
【机 构】
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计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)
【基金项目】
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国家自然科学基金（61802167,61972197,61802095）； 江苏省自然科学基金（BK20201250）； 华为-南京大学下一代程序设计创新实验室合作协议子项目；
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近年来,随着软件技术在各行各业、不同领域的应用不断扩展与深入,同时伴随着软件架构、服务计算等技术的不断发展,软件行业涌现出了功能丰富且规模庞大的第三方API或库,软件开发者在实现软件功能的时候也越来越依赖这些API.但学习这些API的使用是非常困难且耗时的,主要有两方面的原因:1)相关文档的缺失和错误; 2)相关API用法的示例代码较少.因此,研究自动的API补全方法以帮助开发人员在开发过程中正确且快速的使用API,具有很大的应用价值.然而,现有API自动补全方案多数将待补全代码段看作纯文本,忽略了API所属对象类型对预测API的影响.为此,探究了对象类型对补全API的作用,并且在对象状态图的启发下,设计了一种使用API所属对象的类型作为特征的补全方法.具体而言,首先从API调用序列中先抽取同一对象类型的子序列,利用深度学习模型编码出每个对象的状态,再利用对象状态生成整个方法块的状态表示进行补全.为了验证提出的补全方法,在6个流行Java项目上进行了验证.实验结果证明,提出的考虑对象类型的API补全方法在预测准确率上明显高于基线模型.
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