Under programvaruunderhåll spenderar programmerare mycket tid på kodförståelse. Att läsa kommentarer är ett effektivt sätt för programmerare att minska läs- och navigeringstiden när de förstår källkod. Därför, som en kritisk uppgift inom programvaruteknik, kodsammanfattning syftar till att generera korta naturliga språkbeskrivningar för källkod. I detta dokument föreslår vi en ny kodsammanfattningsmodell som heter CodeSum. CodeSum utnyttjar det uppmärksamhetsbaserade sekvens-till-sekvens (Seq2Seq) neurala nätverket med struktur-baserade Traversal (SBT) av abstrakta syntaxträd (AST). De AST-sekvenser som genereras av SBT kan bättre presentera strukturen av ASTs och hålla entydig. Vi utför experiment på tre storskaliga corpora i olika programspråk, d.v.s. Java, C# och SQL, där Java corpus är vår nya föreslagna branschkod extraherad från Github. Experimentella resultat visar att vår metod CodeSum överträffar den senaste tekniken betydligt.
Hu m.fl. REF tog itu med samma problem genom neurala nätverk med en strukturerad baserad traversal av det abstrakta syntaxträdet, som syftar till att bättre representera strukturen av koden.
CodeSum: Translate Program Language to Natural Language
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}