Programutvecklare behöver tillgång till olika typer av information som ofta sprids mellan olika dokumentationskällor, såsom API-dokumentation eller Stack Overflow. Vi presenterar ett tillvägagångssätt för att automatiskt öka API-dokumentationen med "insiktsmeningar" från Stack Overflowsents som är relaterade till en viss API-typ och som ger insikt som inte finns i API-dokumentationen av den typen. Baserat på en utvecklingsuppsättning på 1.574 meningar, jämför vi prestandan av två state-of-the-art summering tekniker samt en mönsterbaserad metod för insikt mening extraktion. Vi presenterar sedan SISE, en ny maskininlärning baserad metod som använder som funktioner meningarna själva, deras formatering, deras fråga, deras svar, och deras författare samt del-av-tal taggar och likheten av en mening med motsvarande API dokumentation. Med SIE kunde vi uppnå en precision på 0,64 och en täckning på 0,7 på utvecklingssetet. I en jämförande studie med åtta programvaruutvecklare fann vi att SISE resulterade i det högsta antalet meningar som ansågs lägga till användbar information som inte fanns i API-dokumentationen. Dessa resultat indikerar att med hänsyn till de metadata som finns tillgängliga på Stack Overflow samt del av taltaggar kan signifikant förbättra oövervakade extraktionsmetoder när de tillämpas på Stack Overflow-data.
För den förra, Treude och Robillard REF presenterade en automatisk strategi för min insikt meningar från Stack Overflow och utöka befintliga API-dokumentation (Javadoc) med dem.
Augmenting API documentation with insights from stack overflow
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 38th International Conference on Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}