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首页> 外文会议>IEEE Symposium on Visual Languages and Human-Centric Computing >Tutorons: Generating context-relevant, on-demand explanations and demonstrations of online code
【24h】

Tutorons: Generating context-relevant, on-demand explanations and demonstrations of online code

机译：导师：生成与上下文相关的按需解释和在线代码演示

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Programmers frequently turn to the web to solve problems and find example code. For the sake of brevity, the snippets in online instructions often gloss over the syntax of languages like CSS selectors and Unix commands. Programmers must compensate by consulting external documentation. In this paper, we propose language-specific routines called Tutorons that automatically generate context-relevant, on-demand micro-explanations of code. A Tutoron detects explainable code in a web page, parses it, and generates in-situ natural language explanations and demonstrations of code. We build Tutorons for CSS selectors, regular expressions, and the Unix command “wget”. We demonstrate techniques for generating natural language explanations through template instantiation, synthesizing code demonstrations by parse tree traversal, and building compound explanations of co-occurring options. Through a qualitative study, we show that Tutoron-generated explanations can reduce the need for reference documentation in code modification tasks.
机译：程序员经常转向Web解决问题并找到示例代码。为了简洁起见，在线指令中的片段经常光泽超过CSS选择器和UNIX命令等语言的语法。程序员必须通过咨询外部文档来弥补。在本文中，我们提出了特定于语言的例程，称为Tutorons，它会自动生成上下文相关的，按需按需对代码的微解释。 Tutoron检测到网页中可解释的代码，解析它，并生成原位自然语言解释和代码的演示。我们为CSS选择器，正则表达式和UNIX命令“Wget”构建Tutorons。我们展示通过模板实例化生成自然语言解释的技术，通过解析树遍历来合成代码演示，以及建立共同发生选项的复合解释。通过定性研究，我们表明Tutoron生成的解释可以减少代码修改任务中对参考文档的需求。

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