【摘 要】
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当前人工理解代码变更主要在文本差异化分析(textual code differencing)工具提供的Hunk集上进行,而有些工具还对每个Hunk进行二次差异化分析,并将结果展现在并排(side-by-side)的视图中,从而方便用户查看Hunk内部的变更。然而现有的二次差异化分析工具得到的结果普遍存在语句失配问题,即Hunk内部删除行与添加行之间的不恰当匹配以及配对的语句内部Token的拆分问题,影响理解事实的变更。本文首先对该问题的分布进行了调查,证实了其在二次差异化分析中的普遍性;其次,对该失配问
【机 构】
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齐鲁工业大学（山东省科学院）计算机科学与技术学院
【基金项目】
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山东省自然科学基金(ZR2020MF031)。
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当前人工理解代码变更主要在文本差异化分析(textual code differencing)工具提供的Hunk集上进行,而有些工具还对每个Hunk进行二次差异化分析,并将结果展现在并排(side-by-side)的视图中,从而方便用户查看Hunk内部的变更。然而现有的二次差异化分析工具得到的结果普遍存在语句失配问题,即Hunk内部删除行与添加行之间的不恰当匹配以及配对的语句内部Token的拆分问题,影响理解事实的变更。本文首先对该问题的分布进行了调查,证实了其在二次差异化分析中的普遍性;其次,对该失配问
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