{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{“日期部分”：[[2024,6,18]]，“日期时间”：“2024-06-18T13:57:32Z”，“时间戳”：1718719052166}，“参考计数”：72，“出版商”：“计算机协会（ACM）”，“问题”：“2”，“资助者”：[{“名称”：“澳大利亚研究委员会发现早期职业研究者奖”，“奖项”：[“DE200100021”]}，{“名称”：“中国国家重点R8D计划”，“奖金”：[”2019YFB1600700“]}、{“姓名”：“自然科学基金项目”，“奖”：【”61972339“]}]，“内容域”：，“published-print”：{“date-parts”：[[2021,4,30]]}，“abstract”：“\n代码摘要旨在生成给定源代码块的代码注释，通常通过在现有代码块注释对上训练机器学习算法来执行。实践中的代码注释有不同的意图。例如，一些代码注释可能解释方法是如何工作的，而另一些则解释为什么要编写一些方法。以前的工作表明，代码块和与其关联的注释类别之间存在关系。在本文中，我们旨在研究在多大程度上可以利用这种关系来提高代码摘要性能。我们首先将注释划分为六个意图类别，并手动标记20000个代码注释对。这些类别包括\n\u201cwhat，\u201d<\/jats:斜体>\n\u201cwhy，\u201d<\/jats:斜体>\n\u201chow-to-use，\u201d<\/jats:italic>\n\u201chow-it-is-done，\u201d<\/jats:italic>\n\u201cproperty、\u201d和\u201cothers公司。\u201d<\/jats:italic>\n基于此数据集，我们进行了一项实验，以研究不同最先进的代码摘要方法在类别上的性能。我们发现不同的代码摘要方法在不同类别中的性能差异很大。此外，对于不同的模型，代码摘要模型表现最好的类别是不同的。特别是，没有任何模型的性能最佳\u201cwhy\u201d和\六个类别中的u201cproperty\u201d注释。我们设计了一种复合方法来证明注释类别预测可以促进代码摘要以获得更好的结果。该方法利用分类的代码-类别标记数据训练分类器来推断类别。然后为推断类别选择最合适的模型并输出合成结果。我们的综合方法优于其他不考虑评论类别的方法，在以下方面获得了8.57%和16.34%的相对改进：ROUGE-L<\/jats:italic>\n和\nBLEU-4分别得分。\n<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1145\/343428“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[2021,2,10]]，”date-time“：”2021-02-10T15:15:21Z“，”timestamp“：1612970121000}，”page“：31，“标题”：[“为什么我的代码摘要模型不起作用“]，“前缀”：“10.1145”，“卷”：“30”，“作者”：[{“给定”：“求远”，“家庭”：“陈”，“序列”：“第一”，“隶属关系”：[}“名称”：“浙江大学计算机科学与技术学院，浙江杭州”}]}，{“已知”：“新”，“家族”：“夏”，“顺序”：“附加”，“附属关系”：“名称”澳大利亚维多利亚州莫纳什大学信息技术学院“}]}，{“given”：“Han”，“family”：“Hu”，”sequence“：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“澳大利亚维多利亚州蒙纳什大学信息技术学院”}]}.，{”given“：”David“，”family“：”Lo“新加坡管理大学信息系统学院“}]}，{“given”：“Shanping”，“family”：“Li”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“中国浙江杭州浙江大学计算机科学与技术学院”}]]，“member”：“320”，“published-on-line”：{“date-parts”：[2021,2,10]]}、“reference”：[}“key”：e_1_2_1_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：”10.1145 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Jeffrey-C.Carver.2013。评估源代码摘要技术：复制和扩展。《第21届国际课程理解会议论文集》（ICPC\u201913）。IEEE，13-22。布莱恩·埃迪、杰弗里·罗宾逊、尼古拉斯·卡夫和杰弗里·卡弗。2013.评估源代码摘要技术：复制和扩展。《第21届国际课程理解会议论文集》（ICPC\u201913）。IEEE，13-22.“}，{”key“：”e_1_2_1_12_1“，”volume-title“：”David Lo，Ahmed e.Hassan，and Shanping Li.“，”author“：”范元瑞“，”year“：”2019“，”unstructured“：”樊元瑞，Xin Xia，Daniel Alencar da Costa，David Lo.，Ahmed e。哈桑和李善平，2019年。SZZ错误标记的变化对实时缺陷预测的影响。IEEE传输。柔和。工程师。(2019), 1--1. https:\/\/ieeexplore.iee.org\/abstract\/document\/8765743。2019年，范元瑞、辛霞、丹尼尔·阿伦卡尔·达·科斯塔、大卫·罗、艾哈迈德·哈桑和李善平。SZZ错误标记的变化对实时缺陷预测的影响。IEEE传输。柔和。工程（2019），1--1。https:\/\/ieexplore.ieee.org/abstract\/document\/8765743.“}，{“key”：“e_1_2_1_13_1”，“doi断言者”：“publisher”，“doi”：“10.1037\/h0031619”}，{“key”：“e_1_2_1_14_1”，“doi断言者”：“publisher”，“doi”：“10.1145\/2889160.2889171”}，{“key”：“e_1_2_1_15_1”，“doi断言者”：“publisher”，“doi”：“10.1016\/j.jss.2007.03.004“｝，｛”键“：”e_1_2_1_16_1“，”卷标题“：“第九届IEEE挖掘软件库工作会议论文集（MSR\u201912）”，“作者”：“Giger Emanuel”，“非结构化”：“Emanuel Giger，Martin Pinzger，and Harald C.Gall。2012年。我们可以预测代码更改的类型吗？实证分析。第九届IEEE挖掘软件库工作会议记录（MSR\u201912）。IEEE，217--226。伊曼纽尔·吉格（Emanuel Giger）、马丁·平兹格（Martin Pinzger）和哈拉尔德·加尔（Harald C.Gall）。2012年。我们可以预测代码更改的类型吗？实证分析。第九届IEEE挖掘软件库工作会议记录（MSR\u201912）。IEEE，217--226.“}，{“key”：“e_1_2_1_17_1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，”doi“：”10.1145\/1810295.1810335“}”，{”key“：”e_1_i_18_1“，”doi-assert-by“：”publisher“，“doi”：“10.1109\/WCRE.2010.13”}，}“key”：“e_1_2_19_1”、“doi-sserted-by“”：”publister“，”doi:“10.1007\/978-3030-36808 8-1_42“}，{“键”：“e_1_2_1_20_1”，“doi-asserted-by”：“出版商”，“doi”：“10.1145\/3196321.3196334“}，{“key”：“e_1_2_1_21_1”，“首页”：“1”，“文章标题”：“混合词汇和句法信息的深层代码注释生成”，“卷”：“25”，“作者”：“胡星”，“年份”：“2019”，“非结构化”：“Xing Hu、Ge Li、Xin Xia、David Lo和Zhi Jin。2019 . 使用混合词汇和语法信息生成深层代码注释。恩皮尔。柔和。工程25，3（2019），1-39。https:\/\/link.springer.com/article\/10.1007\/s10664-019-09730-9。Xing Hu、Ge Li、Xin Xia、David Lo和Zhi Jin。2019.使用混合词汇和句法信息生成深层代码注释。恩皮尔。柔和。工程25，3（2019），1-39。https:\/\/link.springer.com/article\/10.1007\/s10664-019-09730-9.“，”journal-title“：”Empir。柔和。工程“}，{”key“：”e_1_1_22_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.24963\/ijcai.2018\/314”}，“key”：“e_2_1_23_1”，“doi-assert-by”：“publisher”，”doi“：”10.1016\/j.js.2011.09.019“}/P16-1195“}，{”key“：”e_1_2_1_25_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1023\/B:LIDA.0000048322.42751.ca“}，{“key”：“e_1_2_1_26_1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，”doi“：”10.1145\/2382577.2382579“}”，{”key“：”e_1_i_1_27_1“，”volume-title“：”Lightgbm：一种高效的梯度提升决策树。在《神经信息处理系统的进展》中，“author”：“Ke Guolin”，“year”：“2017”，“unstructured”：“”柯国林、祁萌、托马斯·芬利、王泰峰、陈伟、马卫东、叶奇伟和刘铁燕。2017 . Lightgbm：一种高效的梯度增强决策树。神经信息处理系统进展。麻省理工学院出版社，3146-3154。柯国林、孟琦、托马斯·芬利、王泰峰、陈伟、马伟东、叶启伟和刘铁炎。2017年，Lightgbm：高效的梯度提升决策树。神经信息处理系统进展。麻省理工出版社，3146-3154。“}，{”key“：”e_1_2_1_28_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.18653\/v1\/N19-1394”}，“key”：“e_1_i_1_29_1”，“volume-title”：“第32届AAAI人工智能会议论文集”，“author”：“Liang Yuding”，“year”：“2018”，“unstructured”：“梁玉丁（Yuding Liang）和朱启力（Kenny Qili Zhu）。2018 . 自动生成代码块的文本描述性注释。第32届AAAI人工智能会议论文集。梁玉丁（Yuding Liang）和朱启力（Kenny Qili Zhu）。2018.代码块文本描述性注释的自动生成。第32届AAAI人工智能会议论文集。“}，{”key“：”e_1_2_1_30_1“，”volume-title“：”Rouge:一个用于自动评估摘要的包。文本摘要。分支”，“author”：“Lin Chin-Yew”，“year”：“2004”，“unstructured”：“Chin-Yew-Lin.2004.Rouge：一个用于自动化评估摘要的软件包。文本概要。分支（2004），74-81。https:\/\/www.aclweb.org\/contology\/W04-1013\/。Chin Yew Lin，2004年。Rouge：用于自动评估摘要的软件包。文本摘要。Branches Out（2004），74-81。https:\/\/www.aclweb.org\/contology\/W04-1013\/。“}，{”key“：”e_1_1_31_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1007 \/s10664-012-9230-z”}，“key”：“e_1_i_1_32_32_1”，“doi-assert-by”：“publisher”，”doi“：”10.1145\/3361242.3362774“}“key”：“e_1_2_1_34_1”，“非结构化”：“刘新霞，克里斯托弗·特鲁德·罗大卫·李善平，2019。自动生成拉取请求描述。检索自https:\/\/Arxiv:1909.06987。刘新霞，克里斯托弗·特鲁德·罗大卫·李善平，2019。自动生成拉取请求描述。检索自https:\/\/Arxiv:1909.06987。“}，{”key“：”e_1_1_35_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1145\/3377816.3381736”}，“key”：“e_2_1_36_1”，“volume-title”：“Manning”，“author”：“Luong Minh-Thang”，”year“2015”，“unstructured”：“Minh-Thang Luong、Hieu Pham和Christopher D。曼宁。2015 . 基于注意的神经机器翻译的有效方法。检索自https:\/\/Arxiv:1508.04025。Minh-Thang Luong、Hieu Pham和Christopher D.Manning。2015.基于注意力的神经机器翻译的有效方法。检索自https:\/\/Arxiv:1508.04025。“}，{”key“：”e_1_1_37_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1109\/TSE.2013.12”}，“key”：“e_2_1_38_1”，“volume-title”：“信息检索简介”，“author”：“Manning Christopher D.”，“unstructured”：“Christopher.D.Manning，Prabhakar Raghavan，and Hinrich Sch\u00fctze.2008。信息检索导论。剑桥大学出版社，英国剑桥。Christopher D.Manning、Prabhakar Raghavan和Hinrich Sch\u00fctze。2008年，信息检索导论。剑桥大学出版社，英国剑桥。“，”作者：“保罗”，“非结构化”：“保罗·W·麦克伯尼和科林·麦克米兰。2014.通过方法上下文的源代码摘要自动生成文档。第22届国际程序理解大会论文集。美国医学会，279--290。保罗·麦克伯尼和科林·麦克米兰。2014.通过方法上下文的源代码摘要自动生成文档。第22届程序理解国际会议记录。ACM，279--290.“}，{”key“：”e_1_2_1_42_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1109\/TSE.2015.2465386”}，“key”：“e_1_cu1_43_1”，“volume-title”：“第21届国际程序理解会议论文集（ICPC\u201913）”，“author”：“Moreno Laura”，”unstructured“：”Laura Moreno、Jairo Aponte、Giriprasad Sridhara、Andrian Marcus、Lori Pollock和K.Vijay-Shanker。2013.自动生成java类的自然语言摘要。《第21届国际课程理解会议论文集》（ICPC\u201913）。IEEE，23-32。Laura Moreno、Jairo Aponte、Giriprasad Sridhara、Andrian Marcus、Lori Pollock和K.Vijay-Shanker。2013.为java类自动生成自然语言摘要。在第21届国际程序理解会议论文集（ICPC\u201913）。IEEE，23-32.“}，{”key“：”e_1_2_1_44_1“，”volume-title“：”计算语言学协会第51届年会会议记录.35--40“，“author”：“Movshovitz-Attias Dana”，“year”：“2013”，“unstructured”：“Dana Movshovitz-Attias和William Cohen。2013 . 预测编程注释的自然语言模型。在计算语言学协会第51届年会的会议记录中。35--40 . Dana Movshovitz-Attias和William Cohen。2013.预测节目评论的自然语言模型。在计算语言学协会第51届年会的会议记录中。35--40.“}，{”key“：”e_1_2_1_45_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1109\/MS.2006.105”}，“key”：“e_1_i_1_46_1”，“doi-assert-by”：“crossref”，”unstructured“：”Graham Neubig Zi-Yi Dou Junjie Hu Paul Michel Danish Pruthi Xinii Wang和John Wieting。2019。compare-mt：对语言生成系统进行整体比较的工具。检索自https:\/\/Arxiv:1903.07926。Graham Neubig Zi-Yi Dou Junjie Hu Paul Michel Danish Pruthi Xinyi Wang和John Wieting。2019.compare-mt：语言生成系统的整体比较工具。检索自https:\/\/Arxiv:1903.07926.“，”DOI“：”10.18653\/v1\/N19-4007“}，{“key”：“e_1_1_47_1”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，”DOI:“10.1109\/TSC.2016.2560165”}，“{”key“：”e_2_1_48_1“，“volume-title”：“第40届计算语言学协会年会论文集。计算语言学协会，311-318”，“author”：“Papineni Kishore”，“年份”：“2002年”，“非结构化”：“Kishore Papinenii、Salim Roukos、Todd Ward和Wei-Jing Zhu。2002 . BLEU：一种自动评估机器翻译的方法。第40届计算语言学协会年会论文集。计算语言学协会，311-318。Kishore Papineni、Salim Roukos、Todd Ward和Wei-Jing Zhu。2002.BLEU：机器翻译的自动评估方法。第40届计算语言学协会年会论文集。计算语言学协会，311--318.“}，{”key“：”e_1_1_49_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1109\/MSR.2017.63”}，“key”：“e_2_1_50_1”，“doi-assert-by”：“publisher”，”doi“：”10.1007\/s10664-019-09694-w“}”，{\/1953048.2078195“}，{“key”：“e_1_2_1_52_1”，“volume-title”：“第32届国际机器学习会议论文集。JMLR公司。org，1093-1102”，“作者”：“Piech Chris”，“年份”：“2015”，“非结构化”：“Chris Piech、Jonathan Huang、Andy Nguyen、Mike Phulsuksombati、Mehran Sahami和Leonidas Guibas。2015 . 学习程序嵌入以传播对学生代码的反馈。第32届国际机器学习会议论文集。JMLR公司。组织，1093--1102。Chris Piech、Jonathan Huang、Andy Nguyen、Mike Phulsuksombati、Mehran Sahami和Leonidas Guibas。2015年，嵌入学习计划，传播对学生代码的反馈。第32届国际机器学习会议论文集。JMLR公司。org，1093--1102.“}，{”key“：”e_1_2_1_53_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1145\/2568225.568247”}，“key”：“e_1_i_1_54_1”，“doi-assert-by”：“publisher”，”doi“：”10.1109\/32.79955“}”，{“key“”：“e_1_2_1_55_1”、“首页”：“19”，“article-title”：“定性数据分析”，“卷”：“十九”，“author”：“Sgier Lea”，“year”：“2012”，“unstructured”：“Lea Sgier。2012 . 定性数据分析。首字母缩写。Gebert Ruf Stift 19（2012年），19-21。http://\/politicalscience.ceu.edu\/sites\/politicaliscience.ceu.hu\/files\/attachment\/cources\/733\/sgierqualitativedataanalysis_40.pdf。Lea Sgier。2012.定性数据分析。一个初学者。Gebert Ruf Stift 19（2012年），19-21。http://\/politicalscience.ceu.edu\/sites\/politicaliscience.ceu.hu\/files\/attachment\/cources\/733\/sgierqualitativedataanalysis_40.pdf。“，”新闻标题“：”首创。Gebert Ruf Stift“}，{“key”：“e_1_2_1_56_1”，“volume-title”：“Hannes Schulz和Jeremie Zumer”，“author”：“Sharma Shikhar”，“year”：“2017”，“unstructured”：“Shikhar Sharma、Layla El Asri、Hannes Schulz和Jeremie Zumer。2017 . 评估自然语言生成的任务导向对话中无监督指标的相关性。检索自https:\/\/Arxiv:1706.09799。Shikhar Sharma、Layla El Asri、Hannes Schulz和Jeremie Zumer。2017.评估自然语言生成的任务导向对话中无监督指标的相关性。检索自https:\/\/Arxiv:1706.09799。“}，{“key”：“e_1_2_1_57_1”，“volume-title”：“IEEE\/ACM自动化软件工程国际会议论文集。ACM，43-52”，“author”：“Sridhara Giriprasad”，“unstructured”：“Giriprassad Sridhar，Emily Hill，Divya Muppaneni，Lori Pollock，and K.Vijay-Shanker，2010。为java方法自动生成摘要注释。《IEEE自动化软件工程国际会议论文集》，ACM，43-52。Giriprasad Sridhara、Emily Hill、Divya Muppaneni、Lori Pollock和K.Vijay-Shanker。2010.为java方法自动生成摘要注释。《IEEE自动化软件工程国际会议论文集》，ACM，43-52.“}，{”key“：”e_1_1_58_1“，”volume-title“：”IEEE第19届国际程序理解会议论文集。IEEE，71-80“，”author“：”Sridhara Giriprasad“，”unstructured“：”Giriprassad Sridhar，Lori Pollock，and K。维杰·香克尔（Vijay-Shanker）。2011.生成参数注释并与方法摘要集成。IEEE第19届程序理解国际会议论文集。IEEE，71-80。Giriprasad Sridhara、Lori Pollock和K.Vijay-Shanker。2011.生成参数注释并与方法摘要集成。IEEE第19届程序理解国际会议论文集。IEEE，71-80.“}，{”key“：”e_1_2_1_59_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1109\/IPCC.2013.6613836”}，“key”：“e_1_i_1_60_1”，“volume-title”：“第八届ACM SIGKDD国际知识发现和数据挖掘会议论文集。632--638”，“author”：“Ugurel Secil”，“unstructured”：“Secil Ugurell，Robert Krovetz，and C.Lee Giles。2002。代码是什么？源代码档案的自动分类。第八届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集。632--638 . 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