Högkvalitativ källkod paras ofta ihop med högnivåsammanfattningar av den beräkning den utför, till exempel i koddokumentation eller i beskrivningar som publiceras i onlineforum. Sådana sammanfattningar är extremt användbara för applikationer som kodsökning men är dyra att manuellt författare, därför bara gjort för en liten del av alla kod som produceras. I detta dokument presenterar vi den första helt datadrivna metoden för att generera sammanfattningar av källkod på hög nivå. Vår modell, CODE-NN, använder Long Short Term Memory (LSTM) nätverk med fokus på att producera meningar som beskriver C# kod snippets och SQL-frågor. CODE-NN är utbildad på en ny corpus som automatiskt hämtas från StackOverflow, som vi släpper. Experiment visar stark prestanda på två uppgifter: (1) kodsammanfattning, där vi etablerar de första end-to-end lärande resultat och överträffar starka baslinjer, och (2) kod hämtning, där vår lärda modell förbättrar state of the art på en nyligen införd C#-riktmärke med stor marginal.
CODE-NN REF använder LSTM-nätverk för att producera naturliga språkbeskrivningar med en kodslippet.
Summarizing Source Code using a Neural Attention Model
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}