För uppgifter som kodsyntes från naturligt språk, kodsökning och kodsammanfattning har datadrivna modeller visat stort löfte. Att skapa dessa modeller kräver dock parallella data mellan naturligt språk (NL) och kod med finkorniga anpassningar. Stack Overflow (SO) är en lovande källa för att skapa en sådan datauppsättning: frågorna är olika och de flesta av dem har motsvarande svar med hög kvalitet kod sippets. Befintliga heuristiska metoder (t.ex. att koppla ihop titeln på en post med koden i det accepterade svaret) är dock begränsade både när det gäller täckning och riktigheten hos de NL-kodpar som erhålls. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att minera högkvalitativa data från SO med hjälp av två uppsättningar funktioner: handgjorda funktioner med beaktande av strukturen på de extraherade snipporna, och korrespondens funktioner som erhållits genom utbildning en probabilistisk modell för att fånga sambandet mellan NL och kod med hjälp av neurala nätverk. Dessa funktioner matas in i en klassificerare som bestämmer kvaliteten på minerade NL-kodpar. Experiment som använder Python och Java som testbäddar visar att den föreslagna metoden avsevärt utökar täckningen och noggrannheten över befintliga gruvmetoder, även när man bara använder ett litet antal märkta exempel. Dessutom finner vi att rimliga resultat uppnås även när man utbildar klassificeraren på ett språk och testar på ett annat, och visar löfte om att skala NL-kodbrytning till en mängd olika programmeringsspråk utöver dem för vilka vi kan kommentera data.
En annan komplex metod för att bryta högkvalitativa anpassade data från Stack Overflow beskrevs i REF.
Learning to mine aligned code and natural language pairs from stack overflow
{'venue': "MSR '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}