Utvecklare undrar ofta hur man implementerar en viss funktionalitet (t.ex. hur man tolkar XML-filer) med hjälp av API:er. Att få en API-användningssekvens baserad på ett API-relaterat naturligt språk är till stor hjälp i detta avseende. Med tanke på en fråga använder befintliga metoder informationssökningsmodeller för att söka efter matchande API-sekvenser. Dessa tillvägagångssätt behandlar frågor och API:er som påsar-av-ord och saknar en djup förståelse av semantiken i frågan. Vi föreslår DeepAPI, ett djupt lärande baserat tillvägagångssätt för att generera API-användningssekvenser för en given naturlig språkfråga. Istället för en säck-of-words antagande, det lär sig sekvensen av ord i en fråga och sekvensen av associerade API:er. DeepAPI anpassar en neural språkmodell som heter RNN Encoder-Decoder. Det kodar en ordsekvens (användare fråga) i en fast längd sammanhang vektor, och genererar en API sekvens baserad på sammanhanget vektor. Vi utökar också RNN Encoder-Decoder genom att beakta vikten av enskilda API:er. Vi utvärderar empiriskt vårt tillvägagångssätt med mer än 7 miljoner kommenterade kodsnuttar som samlats in från GitHub. Resultaten visar att vårt tillvägagångssätt genererar i stort sett korrekta API-sekvenser och överträffar de relaterade tillvägagångssätten.
Gu m.fl. REF antog Encoder-Decoder-baserade RNN för att få API-användningssekvenser från API-relaterade frågor om naturligt språk.
Deep API learning
{'venue': 'FSE 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}