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自然逻辑枢轴的评论：通过评论角度改进代码生成
借助注释作为代码 LLMs 生成能力的增强策略，MANGO 显著提高了代码通过率，并且逻辑注释解码策略的鲁棒性明显高于思路链引导。
PDF3 months ago
MESIA: 理解和利用方法级评论的补充性质进行自动评论生成
提出了一种新的度量方法 MESIA（Mean Supplementary Information Amount）来评估代码注释所能提供的补充信息的程度，通过在流行的代码注释数据集和三种常见类型的神经方法上进行实验，结果表明，有良好的训练数据
PDF3 months ago
软件元数据的生成型人工智能：FIRE 2023 软件工程信息检索赛道综述
在软件工程中的信息检索（IRSE）领域，通过基于人类和大型语言模型生成的标签的机器学习框架，开发代码注释自动评估的解决方案。通过对开源 Github 上的 C 语言项目提取的 9048 个代码注释和周围代码片段对进行二分类任务，将注释分类为
PDF8 months ago
利用生成式人工智能：通过生成的代码 - 注释对提高软件元数据分类能力
通过使用上下文化嵌入（尤其是 BERT）自动化对代码评论进行分类的方法，以及应用不同的机器学习算法来区分有用和无用的代码评论，本研究展示了生成型人工智能在提高二元代码评论质量分类模型方面的潜力，并为软件开发人员和自然语言处理及软件工程研究人
PDF9 months ago
APIContext2Com: 将预定义 API 文档纳入考虑的代码注释生成
本文提出 APIContext2Com，利用预定义的 API 上下文来改善自动生成的代码注释的效果，介绍一种序列到序列编码器 - 解码器神经网络模型，它能够有效地将不同的输入转换为目标注释，并开发了一种排名机制来排除无关的 API。作者在
PDFa year ago
STACC: 使用 SentenceTransformers 进行代码注释分类
提出了一种名为 STACC 的基于 SentenceTransformer 的分类器，用于分类代码注释，精准率超过基线 139%。
PDFa year ago
自动生成源代码注释的调查：算法和技术
本文通过调研自动代码注释的研究，分析了自动代码注释的挑战和研究框架，介绍了代表性算法的分类、设计原则、各类算法的优缺点，以及生成注释的质量评估，并总结了自动代码注释技术和注释质量评估的未来方向。
PDF5 years ago