Statistiska språkmodeller har framgångsrikt använts för att beskriva och analysera naturliga språkdokument. Det senaste arbetet med att tillämpa språkmodeller på programmeringsspråk är inriktat på uppgiften att förutsäga kod, samtidigt som man främst bortser från förutsägelsen om programmerarens kommentarer. I detta arbete förutsäger vi kommentarer från JAVA-källfiler från projekt med öppen källkod, med hjälp av ämnesmodeller och n-gram, och vi analyserar prestandan hos de modeller som ges varierande mängder bakgrundsdata om det projekt som förutses. Vi utvärderar modeller på deras kommentar-kompletering förmåga i en inställning som liknar codecompletion verktyg som är inbyggda i standard kodredigerare, och visa att med hjälp av en kommentar komplettering verktyg kan spara upp till 47% av kommentaren skrivande.
Movshovitz-Attias och Cohen använde n-gram extraherade från källfiler och ämnesmodellering för att förutsäga källkod kommentarer REF.
Natural Language Models for Predicting Programming Comments
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}