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一种基于机器学习的源代码注释质量评估方法

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本发明涉及一种基于机器学习的源代码注释质量评估方法。该方法首先对原始的代码注释进行预处理，清洗掉干扰信息，然后利用特征项选择和提取技术生成特征向量，将不同类别的特征向量输入文本分类器进行训练和调优，使用了多种不同特性的分类器并最终进行分类器融合，得出较为完善和准确的质量评估分类结果。本发明填补了以往只分析代码质量而无注释质量分析方法的空白，克服了代码注释质量依靠个人经验和手工方式评估的低效、主观性强等问题，可用于分析和评估手工编写的代码注释、利用文档自动生成的注释以及挖掘工具自动生成注释等多种来源的注释质量，有效的保证了代码注释质量和可理解性，降低软件维护的成本。

著录项

公开/公告号CN106021410A

专利类型发明专利
公开/公告日2016-10-12

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学院软件研究所;
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申请/专利号CN201610317968.6
发明设计人李斌;余海;贺也平;
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申请日2016-05-12
分类号G06F17/30(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人邱晓锋
地址 100190 北京市海淀区中关村南四街4号
入库时间 2023-06-19 00:39:52

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2016-11-09

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20160512

实质审查的生效
2016-10-12

公开

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