Abstract-Developers föredrar att använda tredjepartsbibliotek när de implementerar vissa funktioner och Application Programming Interfaces (APIs) används ofta av dem. Inför en okänd API, utvecklarna tenderar att konsultera handledningar som lärande resurser. Tyvärr de segment som förklarar en specifik API sprida över handledningar. Därför är det fortfarande en utmaning att hitta de relevanta segmenten. I denna studie föreslår vi en mer exakt modell för att hitta de exakta tutorialfragment som förklarar API:er. Denna nya modell består av en textklassare med domänspecifika funktioner. Mer specifikt upptäcker vi två viktiga indikatorer för att komplettera traditionella textbaserade funktioner, nämligen samtidiga API:er och kunskapsbaserade API-tillägg. Dessutom införlivar vi Word2Vec, ett semantiskt likhetsmått för att förbättra den nya modellen. Omfattande experiment över två offentligt tillgängliga handledningsdata visar att vår nya modell kan hitta upp till 90 % fragment som förklarar API:er och förbättra den toppmoderna modellen med upp till 30 % när det gäller F-åtgärd.
Jiang m.fl. Ref presenterade ett liknande tillvägagångssätt och upptäckte två viktiga indikatorer för att komplettera traditionella textbaserade funktioner, nämligen samtidiga API:er och kunskapsbaserade API-tillägg.
A More Accurate Model for Finding Tutorial Segments Explaining APIs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}