一种基于深度学习的源代码摘要生成模型

孟尧; 祝跃飞

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源代码摘要是一段用自然语言描述的有关源代码的简介.源程序和自然语言之间存在着巨大的差异,计算机程序生成的摘要很难满足实际的需要.本文提出了一个基于深度学习的代码摘要生成模型At-ComGen,该模型基于混合的注意力机制设计,使用编码器-解码器结构的神经网络搭建.为了保持源代码的文本和结构信息,At-ComGen模型在源代码编码过程中同时使用独立的词汇编码器和语法树编码器.At-ComGen的解码器中还创新性地引入了BERT预训练模型技术提高生成摘要的描述能力.实验结果表明,At-ComGen模型在BLUE、METEOR等评价指标上均优于目前流行的代码摘要生成模型.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2022年第11期|2449-2455|共7页
作者
孟尧; 祝跃飞;
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作者单位

信息工程大学网络空间安全学院;

数学工程与先进计算国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
源代码摘要; 注意力机制; 抽象语法树; BERT; LSTM网络;

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