CCISolver：面向方法級別代碼-註解不一致的端到端檢測與修復
超导电性
2025-09-10 v2
摘要
代碼中的註解是軟體文檔的關鍵基礎，幫助開發者溝通和理解代碼。然而，代碼-註解不一致（CCI）可能會負面影響軟體開發、測試和維護。最近的研究嘗試緩解此問題，但現有方法常因數據集不準確和解決方案不足而削弱實際效果。在本研究中，我們首先對現有數據集進行量化分析，揭示了大量抽樣數據被錯標記的事實。為克服數據限制，我們引入 CCIBench，這是一個包含高質量數據的精煉數據集，用於支持方法級別 CCI 方法的訓練和評估。此外，我們提出一種創新且全流程的 LLM 基框架，CCISolver，用於通過檢測和修復 CCI來提高代碼質品。綜合評估顯示，CCISolver 的性能卓越。檢測方面，它建立了新的 SOTA，F1 分數達 89.54%。在修復任務中，它相較於最強的基線提高了 18.84% 的 GLEU 分數。這一優勢經人類評估確認，CCISolver 的修復成功率為 0.6533，顯著優於現有方法。特別是在實際的端到端場景中，CCISolver 的創新架構比基線模型快約 36%，凸顯了其可擴展性和現實場景的適用性。
引用
@article{arxiv.2506.20557,
title = {Analytical solution of coupled self-consistency and linearised Usadel equations for the dirty superconductor at proximity effect},
author = {S. S. Seidov and N. G. Pugach},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.20557},
year = {2025}
}