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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明提供了一种基于决策的融合信息检索和深度学习的代码注释生成方法，包括以下步骤：1基于GitHub网站，挖掘高质量开源项目，搜集代码内的函数及其注释形成语料库，并划分成训练集和验证集；2构建基于信息检索的模型，通过融合语义、词法和语法相似度，在训练集中搜索出与目标代码段c最为相似的代码段csim，并复用其注释；3构建基于深度学习的模型，考虑对抗样本，并使用一种基于Transformer的模型生成代码注释；4在验证集上分析这两种模型的性能与两个代码段c和csim之间相似度分数的关系，确定相似度阈值；5当为一个新的目标代码生成注释时，根据决策模块输出对应的代码注释。本发明的有益效果为：可以生成高质量的代码注释。
主权项：1.一种基于决策的融合信息检索和深度学习的代码注释生成方法，其特征在于，包括以下步骤：1基于GitHub网站，通过挖掘高质量的开源项目，搜集开源代码内的函数和对应的注释形成语料库，并进一步划分成训练集和验证集；2构建基于信息检索的模型，通过融合语义、词法和语法相似度，为目标代码段c找到训练集中最为相似的代码段csim，然后，通过复用这个最相似代码段的注释作为目标代码段的注释；3构建基于深度学习的模型，使用一种基于Transformer的深度学习模型用于生成相应的代码注释，首先预先训练一个通用模型，然后在特定的语料库上对该模型进行微调；4在分别获得了基于信息检索模型和基于深度学习模型产生的代码注释后，在验证集上分析这两种模型的性能与两个代码段c和csim之间相似度分数之间的关系，确定相似度阈值；5当为一个新的目标代码生成注释时，根据基于决策的模块输出对应的代码注释。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 基于决策的融合信息检索和深度学习的代码注释生成方法
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