本研究提出了一种新的神经网络模型，它可以将源代码的单词和代码结构（AST）结合起来，从而能够生成准确的注释文档。与传统的基于模板的系统不同，该模型可以更好地学习代码结构，即使程序缺乏内部文档，也可以在演示中提供连贯的描述，并在 SE 文献和 NLP 文献中得到进一步的改进和应用验证。

Feb, 2019

本研究提出了使用检索增强机制和动态图神经网络结构来生成源代码摘要的方法，并在大规模的开源项目数据集上进行了实验，在 ROUGE-L，BLEU-4 和 METEOR 等方面取得了最先进的结果。

Jun, 2020

该研究探讨了使用神经机器翻译模型进行源代码自动生成文档的机器翻译任务，并阐述了抽象语法树在源码的机器学习研究中的重要性和 Tree-LSTM 方法的局限性，并提出了一种新方法 Multi-way Tree-LSTM 来应对此问题，对比现有技术取得更好的结果。

Jun, 2019

源代码摘要是编写源代码行为的自然语言描述的任务。近来，神经源代码摘要已成为研究自动化代码摘要技术的前沿，本文介绍了一种基于语句的记忆编码器，通过训练学习了流程的重要元素，从而实现了基于语句的子程序表示，并展示了与最新技术相比的显著改进。

Jul, 2023

通过将序列编码器与图形成分扩展，我们开发了一个框架，旨在处理文本等弱结构化数据中的长距离关系，从而实现对序列的概括。在广泛的评估中，我们展示了这种混合模型的优越性。

Nov, 2018

本文提出一种基于 Actor-Critic 模型和抽象语法树的深度强化学习框架，用于代码摘要。该模型在训练时采用 BLEU 指标进行奖励，实验证明该模型在真实世界数据集上的表现优于一些最先进的方法。

Nov, 2018

本研究介绍了一种创新的文本摘要方法，利用图神经网络（GNNs）和命名实体识别（NER）系统的能力，以提高摘要的效率和内容的相关性，为处理信息饱和世界中日益增长的文本数据量提供了一个有希望的方向。

Feb, 2024

本研究提出了一种新的抽取式 - 生成式混合框架来自动生成代码摘要，该框架结合了抽取式方法和生成式方法，能够提取关键的事实性细节，并生成简明、类似于人工撰写的自然语言摘要，实验证明 EACS 显著优于现有的技术，包括 BLEU，METEOR 和 ROUGH-L 等三个广泛使用的评估指标。

Jun, 2022

本研究提出了一种使用自然语言处理技术通过非官方文档生成 API 和方法摘要的自动化方法，该方法可以作为指导开发人员进行软件开发和维护任务的补充来源。

Aug, 2022

该研究提出了如何通过实验结果规范化源代码生成简要自然语言描述的数据集以及对其的关键差异进行指导和支持的方法，主要应用于软件文档中的代码摘要生成，促进代码摘要生成领域的发展。

Apr, 2019