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通过代码度量分析预测计算笔记的易理解性
通过利用与代码可读性相关的用户评论，我们提出了一种衡量 Jupyter 笔记本可读性的方法 —— 用户意见代码可读性（UOCU），该方法考虑了相关评论的数量、评论的点赞数、笔记本的浏览量以及笔记本的点赞数。我们还使用机器学习模型仅基于这些指
PDF20 days ago
BISCUIT: 在计算笔记本中使用临时 UI 支撑 LLM 生成的代码
通过在计算笔记本中引入一种新的工作流程，将基于大型语言模型的代码生成与额外的临时 UI 步骤相结合，我们提供了一种新方法来帮助初学者理解和使用由大型语言模型生成的代码，并为用户提供基于用户交互的 UI 来辅助理解、指导和探索由大型语言模型生
PDF3 months ago
解开绳结：在计算笔记本中利用 LLM 进行错误解决
计算笔记本的问题解决方法是使用一个基于迭代的大型语言模型的代理程序，以解决计算笔记本中的错误，并提供了一个包含错误的计算笔记本数据集。
PDF3 months ago
计算笔记本中交互式可视化的设计策略与机会
本文分析了 159 个计算机笔记本可视化工具和他们用户的反馈，来源于学术论文和 GitHub 上 8.6 百万的笔记本。经过分析，作者识别出多模态数据的应用和设计注意事项是未来笔记本可视化工具的关键设计机会，最终开发了一个名为 SuperN
PDFa year ago
交互式数据科学笔记本中的自然语言代码生成
本研究构建了一个考核数据科学笔记本中 Pandas 数据分析框架的代码生成问题集 ARCADE，并开发了一个 Python 计算笔记本的代码语言模型 PaChiNCo，该模型可以通过少量提示生成更好的代码，提高了模型预测的多样性和可解释性。
PDF2 years ago
与计算笔记本协作的最佳实践引导
这篇论文以多声部文献综述和数据科学专业人士的采访为基础，提出了一系列协同数据科学计算笔记本的最佳实践，结果显示专家们在日常工作中大多数能够意识到和采用这些最佳实践，同时指出由于缺乏适当的工具支持，某些最佳实践并不被所有人采纳。因此，作者设想
PDF2 years ago
HAConvGNN: 基于分层注意力的卷积图神经网络，用于 Jupyter Notebook 中的代码文档生成
本文提出了一种新的任务 —— 计算笔记本代码文档生成（CDG），并提出了一种新模型（HAConvGNN），通过分层注意机制考虑相关代码单元和相关代码标记信息来生成文档，实验结果表明，与其他基线模型相比，我们的模型表现更优。
PDF3 years ago
计算笔记中的代码和图形工作之间的流动
本研究旨在通过向计算笔记本增加新的 API mage 来提高数据工作者选择工具的灵活性，支持既可以表示自身为代码又可以表示自身为 GUI 的工具，探讨灵活的代码 / GUI 工具设计机会；通过对九名专业从业者进行研究，了解工具需求并实现了六
PDF4 years ago