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摘要:
如何有效地帮助程序员从目前的各种代码库中搜索与特定编程任务相关的代码,已成为软件工程重要的研究领域之一.提出一种基于增强描述的代码搜索方法DERECS,该方法首先基于开源项目、问答系统等构建一个代码-描述语料库,并分析代码及自然语言描述,提取方法调用和代码结构相关特征值;然后,基于代码片段中的方法调用及代码片段的结构特征对代码进行描述增强,以减小被搜索的代码与自然语言查询语句之间的差异,扩大搜索的范围.使用真实自然语言查询语句作为测试基准,对DERECS进行验证.验证结果表明,DERECS的效果显著优于典型方法SNIFF和Krugle的查询结果.
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文献信息
篇名 基于增强描述的代码搜索方法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 代码搜索 自然语言处理 代码-描述对 代码特征提取 代码描述增强
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 大数据时代软件工程专题
研究方向 页码范围 1405-1417
页数 13页 分类号 TP311
字数 10792字 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.005226
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研究主题发展历程
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代码搜索
自然语言处理
代码-描述对
代码特征提取
代码描述增强
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
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