【摘 要】
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注释可以有效提高源代码的可读性、帮助开发者理解软件功能,对于软件的维护和演化起着关键作用.当前源代码注释自动生成方面的研究存在一定局限,一是没有深入挖掘词法信息;二
【机 构】
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中国人民大学新闻传播实验中心,北京航空航天大学计算机学院,北京航空航天大学大数据科学与脑机智能高精尖创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(62072017)
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注释可以有效提高源代码的可读性、帮助开发者理解软件功能,对于软件的维护和演化起着关键作用.当前源代码注释自动生成方面的研究存在一定局限,一是没有深入挖掘词法信息;二是没能很好的融合词法和语法信息.因此,提出了基于神经网络融合模型的源代码注释自动生成方法,该方法利用编码器-解码器神经网络框架深度表征源代码的词法信息,结合基于语法树挖掘到的语法信息,使用融合机制形成更加全面的功能语义编码向量用于注释自动生成.通过在公开数据集上进行实验,该方法在BLEU4、METEOR等评价指标上均优于对比的模型,验证了方法的
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