代码注释自动生成方法综述

在软件的开发和维护过程中,与代码对应的注释经常存在缺失、不足或者与代码实际内容不匹配等问题,但手工编写代码注释对开发人员来说费时费力,且注释质量难以保证,因此亟需研究人员提出有效的代码注释自动生成方法.代码注释自动生成问题是当前程序理解研究领域的一个研究热点,对该问题进行了系统综述.主要将已有的自动生成方法细分为3类:...     

基于卷积神经网络的代码注释自动生成方法

自动化代码注释生成技术通过分析源代码的语义信息生成对应的自然语言描述文本,可以帮助开发人员更好地理解程序,降低软件维护的时间成本.大部分已有技术是基于递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的编码器和解码器神经网络实现的,但这种方法存在长期依赖问题,即在分析距离较远的代码块时,生成的注释信息的准确性不高.为此,文中提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的自动化代码注释生成方法来缓解长期依赖问题,以生成更准确的注释信息.具体而言,通过构造基于源代码的CNN和基于AST的CNN来捕获源代码的语义信息.实验结果表明,与DeepCom和Hybrid-DeepCom这两种最新的方法相比,在常用的BLEU和METEOR两种评测指标下,所提方法能更好地生成代码注释,且执行时间更短.     

基于神经网络和信息检索的源代码注释生成

源代码注释生成旨在为源代码生成精确的自然语言注释,帮助开发者更好地理解和维护源代码.传统的研究方法利用信息检索技术来生成源代码摘要,从初始源代码选择相应的词或者改写相似代码段的摘要;最近的研究采用机器翻译的方法,选择编码器-解码器的神经网络模型生成代码段的摘要.现有的注释生成方法主要存在两个问题:一方面,基于神经网络的方法对于代码段中出现的高频词更加友好,但是往往会弱化低频词的处理;另一方面,编程语言是高度结构化的,所以不能简单地将源代码作为序列化文本处理,容易造成上下文结构信息丢失.因此,本文为了解决低频词问题提出了基于检索的神经机器翻译方法,使用训练集中检索到的相似代码段来增强神经网络模型;为了学习代码段的结构化语义信息,本文提出结构化引导的Transformer,该模型通过注意力机制将代码结构信息进行编码.经过实验,结果证明该模型在低频词和结构化语义的处理上对比当下前沿的代码注释生成的深度学习模型具有显著的优势.     

代码注释自动生成研究进展

代码注释作为软件中的重要组成部分,在软件维护、复用等领域中发挥着重要作用。代码注释自动生成技术旨在减轻人工编写注释的工作量,从而提高软件开发效率。现有的注释自动生成方法分为基于规则、文本摘要、数据驱动、主题模型、深度学习等层次。综述了代码注释自动生成的相关概念,对比总结各类代码注释自动生成方法,对近年来代码注释自动生成相关应用进行了梳理和总结,最后对注释自动生成所面临的挑战进行了分析,展望了该领域未来的研究。     

基于概念传播的软件项目代码注释生成方法

软件代码注释生成是软件工程领域近期研究的一个重要问题.目前很多研究工作已经在包含大量<代码片段,注释语句>对的开源数据集上取得了较好效果.但在企业应用中,待注释的代码往往是一个软件项目库,其必须首先决策在哪些代码行上生成注释更好,而且待注释的代码片段大小、粒度各不相同,需要研究提出一种注释决策和生成一体化的、抗噪音的代码注释生成方法.针对这个问题,提出一个面向软件项目的代码自动注释生成方法CoComment.所提方法能够自动抽取软件项目文档中的领域基本概念,并基于代码解析与文本匹配进行概念传播和扩展.在此基础上,通过定位概念相关的代码行/段进行自动注释决策,最终利用模板融合概念和上下文生成具有高可读性的自然语言代码注释.目前CoComment已经在3个企业软件项目、超过4.6万条人工代码注释数据上进行了对比试验.结果表明,所提方法不仅能够有效地进行代码注释决策,其注释内容与现有方法相比也能够提供更多有益于理解代码的信息,从而为软件项目代码的注释决策和注释生成问题提供了一种一体化的解决方案.     

挖掘软件源代码的代码注释自动生成方法

针对大多数软件代码注释数量少、质量低的问题,提出了一种自动生成代码注释的方法。利用Nicad检测出克隆代码,提取出这些代码以及相应的注释,对代码和注释分别进行精简优化,将注释与代码匹配映射,为代码自动生成注释。对5款软件中的代码注释进行手动验证并评估注释结果,实验结果发现28%的代码注释是良好的,同时将注释报告给5位专家,专家评估结果为两款软件的代码注释为良好。实验结果及用户调研表明,该方法对于自动生成代码注释是可行、有效的。     

融合多结构信息的代码注释生成模型

代码注释可以帮助开发人员理解代码的功能和实现方法。代码注释生成模型可以自动识别代码中的关键信息,并生成相关注释,提高代码的可读性和可维护性。现有的代码注释生成模型通常只使用抽象语法树结构信息来表示代码,导致模型生成注释质量不高。提出一种融合多结构信息的代码注释生成模型,该模型在代码抽象语法树的基础上,增加了数据流图结构信息来表示代码。模型使用Transformer的编码器对抽象语法树序列进行编码,捕获代码全局信息。使用图神经网络对数据流图进行特征提取,提供变量之间的计算依赖关系等信息。然后使用跨模态注意力机制融合抽象语法树和数据流2种特征,经过Transformer的解码器生成相应的注释。实验结果表明,与6种主流模型相比,所提出的模型在Java和Python数据集上的BLEU、METEOR和ROUGE-L指标得分均有提高,生成的注释也具有良好的可读性。     

组合源码结构和语义的代码注释自动生成方法

代码注释有助于提高程序的可读性和可理解性,而不断地创建和更新注释非常费时费力,这将影响对软件的理解、重用和维护.自动代码注释试图解决此类问题,其中代码的表示和文本生成是研究的核心问题.该文提出一种基于编码器-解码器结构的自动生成Java代码注释模型.方法将代码的顺序序列和代码结构作为单独的输入进行处理,允许模型学习Java方法的结构和语义;以一定的概率从模型生成的预测序列和真实词序列中采样作为下一步的输入,以提高模型的纠错恢复能力.通过与3种典型自动代码注释方法在11个Java项目上的对比实验,结果表明,提出的模型在BLEU得分上提升了16.1%,有助于提高自动代码注释的性能.     

基于指针生成网络的代码注释自动生成模型

代码注释在软件质量保障中发挥着重要的作用,它可以提升代码的可读性,使代码更易理解、重用和维护.但是出于各种各样的原因,有时开发者并没有添加必要的注释,使得在软件维护的过程中,往往需要花费大量的时间来理解代码,大大降低了软件维护的效率.近年来,多项工作利用机器学习技术自动生成代码注释,这些方法从代码中提取出语义和结构化信...     

基于软件知识图谱的代码语义标签自动生成方法

开源及企业软件项目和各类软件开发网站上的代码片段是重要的软件开发资源.然而,很多开发者代码搜索需求反映的代码的高层意图和主题难以通过基于代码文本的信息检索技术来实现精准的代码搜索.因此,反映代码整体意图和主题的语义标签对于改进代码搜索、辅助代码理解都具有十分重要的作用.现有的标签生成技术主要面向文本内容或依赖于历史数据,无法满足大范围代码语义标注和辅助搜索、理解的需要.针对这一问题,提出了一种基于知识图谱的代码语义标签自动生成方法KGCodeTagger.该方法通过基于API文档和软件开发问答文本的概念和关系抽取构造软件知识图谱,作为代码语义标签生成的基础.针对给定的代码,该方法识别并抽取出通用API调用或概念提及,并链接到软件知识图谱中的相关概念上.在此基础上,该方法进一步识别与所链接的概念相关的其他概念作为候选,然后按照多样性和代表性排序,产生最终的代码语义标签.通过实验对KGCodeTagger软件知识图谱构建的各个步骤进行了评估,并通过与几个已有的基准方法的比较,对所生成的代码语义标签质量进行了评估.实验结果表明,KGCodeTagger的软件知识图谱构建步骤是合理有效的,该方法所生成的代码语义标签是高质量、有意义的,能够帮助开发人员快速理解代码的意图.     

基于源代码扩展信息的细粒度缺陷定位方法

基于信息检索的缺陷定位技术,利用跨语言的语义相似性构造检索模型,通过缺陷报告定位源代码错误,具有方法直观、通用性强的特点.但是由于传统基于信息检索的缺陷定位方法将代码作为纯文本进行处理,只利用了源代码的词汇语义信息,导致在细粒度缺陷定位中面临候选代码语义匮乏产生的准确性低的问题,其结果有用性还有待改进.通过分析程序演化场景下代码改动与缺陷产生间的关系,提出一种基于源代码扩展信息的细粒度缺陷定位方法,以代码词汇语义显性信息及代码执行隐性信息共同丰富源代码语义实现细粒度缺陷定位.利用定位候选点的语义相关上下文丰富代码量,以代码执行中间形式的结构语义实现细粒度代码的可区分,同时以自然语言语义指导基于注意力机制的代码语言表征生成,实现细粒度代码与自然语言间的语义映射,从而实现细粒度缺陷定位方法FlowLocator.实验分析结果表明：与经典的IR缺陷定位方法相比,该方法定位准确性在Top-N排名、平均准确率及平均倒数排名上都有显著提高.     

一种用于代码注释自动生成的语法辅助复制机制

现有代码注释生成方法的复制机制未考虑源代码复杂多变的语法结构,导致存在准确率和鲁棒性不高等问题.通过改进指针网络使其支持结构化数据输入,提出一种语法辅助复制机制,以用于代码注释自动生成.该机制包含节点筛选策略和去冗余生成策略2个部分.节点筛选策略基于语法信息引入掩盖变量以过滤无效节点,从而降低指针网络对复杂语法的学习成...     

基于语义的Web信息检索

语义万维网的研究逐渐引起了知识表示、逻辑编程、信息系统集成和开发等各个领域的广泛关注。文中概述了语义万维网的概念、技术框架,并且对含有自由文本和丰富语义标记的网络文档资源的三种语义检索系统原型进行了深入分析。最后,提出了设计Web语义检索系统应该满足的条件,可以基于它来设计语义检索系统框架。     

一种基于图像高层语义信息的图像检索方法

由于基于图像高层语义信息的图像检索与传统的图像特征匹配检索相比，在检索的准确性、结果相关性以及降低误检率等方面具有明显的优势，因此高效的图像检索方法应该充分利用图像蕴涵的高层语义信息。为了利用图像的高层语义信息来进行图像检索，在深入研究图像高层语义的低层特征描述的基础上，提出了图像语义的层次划分，并对每个高层语义层提出了语义抽取和检索算法。实验结果表明，该检索算法可以有效地对图像高层语义信息进行提取，并可作为新型高效图像检索系统的一个模型。     

一种基于领域本体的混合信息检索模型

针对语义检索中本体不能提供所有知识的问题,提出一种基于领域本体的混合信息检索模型。该模型利用领域本体中概念间的语义关系,结合关键词检索和语义检索,建立关键词基础矩阵和语义扩展矩阵两层索引矩阵,使系统检索在没有可用本体知识时能自动调整为关键词检索,保证一定的检索性能。两者的结合有效改善了检索性能。