基于神经网络融合模型的源代码注释自动生成.pdf

"基于神经网络融合模型的源代码注释自动生成" 本文讨论了基于神经网络融合模型的源代码注释自动生成方法，该方法可以自动生成源代码的注释，提高源代码的可读性和维护性。该方法采用编码器-解码器神经网络框架，结合基于语法树挖掘到的语法信息，形成更加全面的功能语义编码向量用于注释自动生成。 该方法的优点在于： 1. 深入挖掘词法信息：该方法使用编码器-解码器神经网络框架深度表征源代码的词法信息，捕捉到源代码中的关键词和短语，从而生成更加准确的注释。 2. 融合词法和语法信息：该方法结合基于语法树挖掘到的语法信息，形成更加全面的功能语义编码向量， Capture 到源代码的语法结构和词法信息，从而生成更加准确和流畅的注释。 3. 自动生成注释：该方法可以自动生成源代码的注释，减少了开发者的工作量，提高了源代码的可读性和维护性。 该方法在实验中取得了良好的结果，在BLEU4和METEOR等评价指标上均优于对比的模型，验证了方法的有效性。 本文提出的基于神经网络融合模型的源代码注释自动生成方法，可以自动生成源代码的注释，提高源代码的可读性和维护性，为软件维护和演化提供了强有力的支持。 知识点： 1. 神经网络融合模型：该模型可以融合词法和语法信息，生成更加准确和流畅的注释。 2. 编码器-解码器神经网络框架：该框架可以深度表征源代码的词法信息，捕捉到源代码中的关键词和短语。 3. 语法树挖掘：该技术可以挖掘源代码的语法信息，形成更加全面的功能语义编码向量。 4. 自然语言生成：该技术可以生成源代码的注释，减少了开发者的工作量，提高了源代码的可读性和维护性。 5. 机器学习：该技术可以用于源代码注释自动生成，提高了源代码的可读性和维护性。 6. 深度学习：该技术可以用于源代码注释自动生成，提高了源代码的可读性和维护性。 7. 软件维护和演化：该技术可以用于软件维护和演化，提高了软件的可靠性和可维护性。