ComFormer: 基于Transformer与融合方法的混合代码表示的代码注释生成
软件工程
2021-07-09 v1
摘要
由于缺乏编程经验,开发者常写出低质量代码注释,这会降低开发者程序理解的效率。因此,开发者希望开发代码注释生成工具以阐明代码的功能与目的。近来,研究者主要将该问题建模为神经机器翻译问题,并倾向于使用基于深度学习的方法。在本研究中,我们提出一种基于Transformer和融合方法混合代码表示的新方法ComFormer。此外,为缓解OOV(未登录词)问题并加速模型训练,我们进一步利用Byte-BPE算法分割标识符,并采用Sim_SBT方法执行AST遍历。我们将ComFormer与来自代码注释生成和神经机器翻译领域的七个SOTA基线进行比较。比较结果显示了ComFormer在三项性能指标上的竞争力。此外,我们进行了人工研究以验证ComFormer能生成高质量注释。
引用
@article{arxiv.2107.03644,
title = {ComFormer: Code Comment Generation via Transformer and Fusion Method-based Hybrid Code Representation},
author = {Guang Yang and Xiang Chen and Jinxin Cao and Shuyuan Xu and Zhanqi Cui and Chi Yu and Ke Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.03644},
year = {2021}
}
备注
DSA2021