关于最近邻跨项目学习在提交信息生成中的相关性研究
软件工程
2020-10-06 v1
摘要
提交信息在软件维护与演化中起着重要作用。然而，开发者往往无法生成高质量的提交信息。近年来已提出若干提交信息生成方法以解决此问题。其中一些方法基于神经机器翻译（NMT）技术。研究表明，最近邻算法（NNGen）虽比 NMT 更简单、更快，却在性能上优于现有基于 NMT 的方法。在本文中，我们表明 NNGen 在大多数情况下并未利用跨项目学习。我们还表明，现有 NNGen 方法存在一种更简单、更快的变体，在不使用跨项目学习的情况下，于 BLEU_4 分数上优于原方法。
引用
@article{arxiv.2010.01924,
title = {On the Relevance of Cross-project Learning with Nearest Neighbours for Commit Message Generation},
author = {Khashayar Etemadi and Martin Monperrus},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.01924},
year = {2020}
}