基于组合分类算法的源代码注释质量评估方法

• 作者: 余海 李斌 王培霞 王永吉 贾荻
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 原码注释 质量评估 文本分类 组合算法 自然语言处理
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 计算机软件技术
• 页码范围: 3448-3453,3467
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 8489字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3448

摘要

源代码注释是软件的重要组成部分,研究者往往需要利用人工或自动化的方法产生分析注释,注释的质量评估也往往是通过人工来完成,这无疑是低效不客观的.为此,首先从注释的格式、语言形式、内容以及与代码相关度4个方面出发构建注释评估准则;进而,基于这一准则提出了一种基于组合分类算法的注释质量评估方法.该方法将机器学习以及自然语言处理技术引入到注释质量评估中来,利用分类算法将注释分为不合格、合格、良好、优秀四个等级.通过对基本分类算法的组合使用,使得评估效果进一步提高.组合分类算法的准确率和F1值较单独使用某一种分类算法提高20个百分点左右,除宏平均F1值外,各项指标都达到了70％以上.实验结果表明,所提方法能够很好地应用于注释质量评估.