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摘要:
源代码的摘要可以帮助软件开发人员快速地理解代码,帮助维护人员更快地完成维护任务.但是,手工编写摘要代价高、效率低,因此人们试图利用计算机自动地为源代码生成摘要.近年来,基于神经网络的代码摘要技术成为自动源代码摘要研究的主流技术和软件工程领域的研究热点.首先阐述了代码摘要的概念和自动代码摘要的定义,回顾了自动代码摘要技术的发展历程,并介绍了生成式摘要的质量评估方法和评估指标;然后分析了神经代码摘要算法的通用结构、工作流程和面临的主要挑战;给出了代表性算法的分类,并对每类算法的设计原理、特点和限制条件进行了分析.最后,讨论并展望了未来神经代码摘要技术的发展趋势和研究方向.
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文献信息
篇名 基于神经网络的自动源代码摘要技术综述
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 智能软件工程 代码摘要 程序理解 神经网络 深度学习
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 系统软件与软件工程|SYSTEM SOFTWARE AND SOFTWARE ENGINEERING
研究方向 页码范围 55-77
页数 23页 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.006337
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
智能软件工程
代码摘要
程序理解
神经网络
深度学习
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
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导