Från och med idag är programmeringsspråket för den stora majoriteten av den publicerade källkoden manuellt specificerat eller programmatiskt tilldelas baserat på den enda filändelsen. I detta papper visar vi att källkod programmering språkidentifiering uppgift kan vara helt automatiserad med hjälp av maskininlärning tekniker. Vi definierar först de kriterier som en automatisk språkidentifieringslösning på produktionsnivå bör uppfylla. Våra kriterier inkluderar noggrannhet, programmeringsspråktäckning, extensibilitet och prestanda. Vi beskriver sedan vår strategi: Hur träningsfiler förbehandlas för att extrahera funktioner som efterliknar grammatikproduktioner, och hur dessa extraherade "grammarproduktioner" används för utbildning och testning av vår klassificerare. Vi uppnår 99% noggrannhet samtidigt som vi klassificerar 29 av de mest populära programmeringsspråken med en maximal Entropy classifier.
I REF presenterar författarna en maximal entropy clasfier.
Machine Learning Based Source Code Classification Using Syntax Oriented Features
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}