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基于卷积神经网络的代码注释自动生成方法

彭斌  李征  刘勇  吴永豪  
【摘要】:自动化代码注释生成技术通过分析源代码的语义信息生成对应的自然语言描述文本,可以帮助开发人员更好地理解程序,降低软件维护的时间成本。大部分已有技术是基于递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)的编码器和解码器神经网络实现的,但这种方法存在长期依赖问题,即在分析距离较远的代码块时,生成的注释信息的准确性不高。为此,文中提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的自动化代码注释生成方法来缓解长期依赖问题,以生成更准确的注释信息。具体而言,通过构造基于源代码的CNN和基于AST的CNN来捕获源代码的语义信息。实验结果表明,与DeepCom和Hybrid-DeepCom这两种最新的方法相比,在常用的BLEU和METEOR两种评测指标下,所提方法能更好地生成代码注释,且执行时间更短。

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