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基于神经网络的自动源代码摘要技术综述
文献摘要：
源代码的摘要可以帮助软件开发人员快速地理解代码,帮助维护人员更快地完成维护任务.但是,手工编写摘要代价高、效率低,因此人们试图利用计算机自动地为源代码生成摘要.近年来,基于神经网络的代码摘要技术成为自动源代码摘要研究的主流技术和软件工程领域的研究热点.首先阐述了代码摘要的概念和自动代码摘要的定义,回顾了自动代码摘要技术的发展历程,并介绍了生成式摘要的质量评估方法和评估指标;然后分析了神经代码摘要算法的通用结构、工作流程和面临的主要挑战;给出了代表性算法的分类,并对每类算法的设计原理、特点和限制条件进行了分析.最后,讨论并展望了未来神经代码摘要技术的发展趋势和研究方向.
文献关键词：
智能软件工程;代码摘要;程序理解;神经网络;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
宋晓涛;孙海龙
作者机构：
太原理工大学 软件学院, 山西 太原 030024;软件开发环境国家重点实验室(北京航空航天大学), 北京 100191;北京航空航天大学 软件学院, 北京 100191;大数据科学与脑机智能高精尖创新中心(北京航空航天大学), 北京 100191
文献出处：
引用格式：
[1]宋晓涛;孙海龙-.基于神经网络的自动源代码摘要技术综述)[J].软件学报,2022(01):55-77
A类：
代码摘要,智能软件工程
B类：
源代码,技术综述,软件开发,开发人员,价高,此人,图利,利用计算机,代码生成,工程领域,生成式摘要,质量评估,主要挑战,每类,设计原理,限制条件,程序理解
AB值：
0.21344
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