椰子壳

CoCoSum:基于多关系图神经网络的上下文代码摘要。源代码摘要是对代码片段的简短自然语言描述,帮助开发人员更好地理解和维护源代码。为了减轻手工编写摘要的负担,自动代码摘要的工作激增。然而,大多数当代方法主要利用被总结方法边界内的信息(即局部上下文),而忽略了可以帮助代码摘要的更广泛的上下文。本文研究了两种全局上下文,即类内上下文和类间上下文,提出了CoCoSUM模型:基于多关系图神经网络的上下文代码摘要。CoCoSUM首先将类名作为类内上下文来生成类语义嵌入。然后,提取相关的统一建模语言(UML)类图作为类间上下文,并使用一种新的多关系图神经网络(MRGNN)将其编码到类关系嵌入中。类语义嵌入和类关系嵌入,以及来自代码令牌编码器和AST编码器的输出,被传递到具有两级注意机制的解码器,以生成高质量的上下文感知代码摘要。我们进行了大量的实验来评估我们的方法,并与其他自动代码摘要模型进行了比较。实验结果表明,CoCoSUM是有效的,优于现有的方法。我们的源代码和实验数据可以在补充资料中找到,并将公开提供。

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