首站-论文投稿智能助手
典型文献
基于对象类型的API补全方法
文献摘要:
近年来, 随着软件技术在各行各业、不同领域的应用不断扩展与深入, 同时伴随着软件架构、服务计算等技术的不断发展, 软件行业涌现出了功能丰富且规模庞大的第三方API或库, 软件开发者在实现软件功能的时候也越来越依赖这些API. 但学习这些API的使用是非常困难且耗时的, 主要有两方面的原因: 1)相关文档的缺失和错误; 2)相关API用法的示例代码较少. 因此, 研究自动的API补全方法以帮助开发人员在开发过程中正确且快速的使用API, 具有很大的应用价值. 然而, 现有API自动补全方案多数将待补全代码段看作纯文本, 忽略了API所属对象类型对预测API的影响. 为此, 探究了对象类型对补全API的作用, 并且在对象状态图的启发下, 设计了一种使用API所属对象的类型作为特征的补全方法. 具体而言, 首先从API调用序列中先抽取同一对象类型的子序列, 利用深度学习模型编码出每个对象的状态, 再利用对象状态生成整个方法块的状态表示进行补全. 为了验证提出的补全方法, 在6个流行Java项目上进行了验证. 实验结果证明, 提出的考虑对象类型的API补全方法在预测准确率上明显高于基线模型.
文献关键词:
API补全;对象类型;插件
作者姓名:
唐泽;李传艺;葛季栋;骆斌
作者机构:
计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学), 江苏 南京 210023
文献出处:
引用格式:
[1]唐泽;李传艺;葛季栋;骆斌-.基于对象类型的API补全方法)[J].软件学报,2022(05):1736-1757
A类:
B类:
基于对象,对象类型,API,补全,软件技术,软件架构,服务计算,涌现出,功能丰富,软件开发,开发者,软件功能,文档,示例,开发人员,开发过程,中正,待补,代码段,对象状态,状态图,发下,调用,先抽,子序列,深度学习模型,模型编码,状态表,Java,预测准确率,上明,基线模型,插件
AB值:
0.389754
相似文献
机标中图分类号,由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成,仅供学习研究参考。