Abstract-Vi försöker hitta källkod kommentarer som hjälper programmerare att förstå en icke-trivial del av källkod. Ett av dessa exempel skulle vara att förklara att tilldela en nolla som ett sätt att "klarera" en buffert. Sådana kommentarer är ovärderliga för programmerare och att identifiera dem på rätt sätt skulle vara till stor hjälp. Mot detta mål utvecklade vi en metod för att upptäcka förklarande kodkommentarer i en källkod. Vi föreslår först elva olika kategorier av kodkommentarer. Vi utvecklade sedan en beslutsträdsbaserad klassificering som kan identifiera förklarande kommentarer med 60 % precision och 80% återkallande. Vi analyserade 2 000 GitHub-projekt som är skrivna på två språk: Java och Python. Denna uppgift är ny eftersom den fokuserar på en mikroskopisk kommentar ("lokal kommentar") inom en metod eller funktion, i motsats till tidigare insatser som fokuserade på API- eller metodnivå kommentarer. Vi undersökte också hur olika kategori av kommentarer används i olika projekt. Vår viktigaste slutsats är att det finns två dominerande typer av kommentarer: villkorliga och postvillkorliga. Våra resultat tyder också på att många engelska kodkommentarer har en viss grammatisk struktur som är konsekvent över olika projekt.
Shinyama m.fl. Ref föreslog elva olika kategorier av kodkommentarer och utvecklade en beslutsträdsbaserad klassificering som kunde identifiera de förklarande kommentarerna.
Analyzing Code Comments to Boost Program Comprehension
{'venue': '2018 25th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC)', 'journal': '2018 25th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}