Aug, 2023

EditSum: 源代码摘要的检索和编辑框架

PDF
TL;DR现有研究表明，代码摘要有助于开发人员理解和维护源代码。然而，软件项目中的这些摘要通常缺失或过时。本文提出了一种名为 EditSum 的新型检索编辑方法，用于代码摘要，旨在自动生成源代码的自然语言描述。实验结果表明，EditSum 在预测模式化单词和关键词方面表现出色，而且人工评估也证明了 EditSum 生成的摘要更具信息量和实用性。
code summarizationretrieve-and-edit approachprototype summarysemantic informationeditsum
发现论文，激发创造
  • 一种源代码摘要的抽取和生成框架

    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

  • 检索增强代码生成与摘要

    该研究提出了一个检索增强框架 REDCODER，用于检索相关的代码或摘要，作为代码生成或总结模型的补充，实现了与检索数据库的交互。这个机制可以扩展检索技术的功能，适用于含有不同模态的检索数据库，并在 Java 和 Python 的代码生成和摘要的基准数据集上得到了良好的实验结果。

    Aug, 2021

  • 一种生成程序子程序自然语言摘要的神经模型

    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

  • 交互式文本摘要编辑

    通过 REVISE 框架，将神经网络模型及人工编辑相结合，使得文本摘要的过程个性化，协作化和自适应化。

    Jun, 2023

  • 一种检索和编辑框架，用于预测结构化输出

    通过检索训练样本并进行编辑来生成复杂输出的方法，特别是源代码生成，最近已经被广泛使用。本文提出了一种有效的方法，即使用基于任务的嵌入式检索模型，使生成器基于输入直接编辑生成输出，且在新的 GitHub Python 代码和 Hearthstone 卡牌基准模型上实现了改进效果。

    Dec, 2018

  • 自动代码摘要：一项系统性文献综述

    本文对程序理解领域中自动代码摘要的现状进行了系统文献综述，着重调研数据提取技术、描述生成方法、评估方法和相关工具，从而深入阐述了目前的自动代码摘要方法，为未来程序理解与注释生成的研究提供了方向。

    Sep, 2019

  • 如何使用模式编写摘要？通过原型编辑学习走向抽象化摘要

    本文提出了基于原型编辑方法的摘要生成器 (PESG) 来解决文本摘要中的两个主要问题：学习样本中的模式以及生成的摘要不包含与模式无关的内容，并通过大规模实验发现其可以在自动度量和人类评估方面取得最先进的性能。

    Sep, 2019

  • 基于混合图神经网络的检索辅助代码摘要生成

    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

  • ESALE：增强源代码摘要对齐学习的方法

    通过多任务学习范式，利用三个以摘要为重点的任务训练编码器，提出了一种新的改进代码摘要的方法，这三个任务包括单向语言建模（ULM）、掩码语言建模（MLM）和动作词预测（AWP）。实验证明，我们的方法 ESALE 在四个数据集上的表现明显优于基线模型，包括 BLEU、METEOR 和 ROUGE-L 三个广泛使用的指标。

    Jul, 2024

  • 通过双向学习利用代码生成提高代码检索和概述质量

    本文提出了一个新的端到端模型来同时处理代码摘要生成和检索两个任务通过引入额外的代码生成任务，利用双向学习明确地利用了代码摘要和代码生成之间的概率相关性，通过多任务学习利用用于代码摘要和代码生成的两个编码器训练代码检索任务。作者在现有的 SQL 和 Python 数据集上进行了广泛的实验，结果表明，我们的模型可以显著提高代码检索任务的结果，同时在代码摘要任务的 BLEU 得分方面也能够达到竞争性的性能。

    Feb, 2020