计算机挖掘软件的源代码注释自动生成研究

本文基于计算机挖掘软件源代码注释数量与质量偏低的问题,设计了代码注释自动生成方法.同时,对本文设计方法与Clocom法进行了实验对比分析,结果表明,相比Clocom法,本文方法所检测出的克隆代码类型更多,产量明显较高;自动生成的代码注释质量都明显较高,代码注释质量较好,总之,本文设计方法下计算机挖掘软件自动生成的代码注...     

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。     

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.     

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.     

代码注释自动生成系统设计与实现

快速识别程序源码语义,可以辅助编程学习者理解代码。为提高程序开发效率,有必要开发一个代码注释自动生成系统。本文提出了一个代码注释自动生成系统的开发方案,对于Seq2seq模型如何训练、中文数据集如何处理和提高注释质量等问题提出了具体实施方案。实践结果表明,采取该方案制成的代码注释自动生成系统能够基本满足辅助理解代码的需要。     

基于注意力机制的Tree2Seq代码注释自动生成

代码注释可以帮助开发人员快速理解代码,降低代码维护成本。为了保留代码的结构信息,针对经典的Seq2Seq模型将代码的结构信息压缩为序列,导致结构信息丢失的问题,提出使用Tree-LSTM编码器直接将代码转化成抽象语法树进行编码,使注释生成模型能有效获取代码的结构信息,提升注释生成效果。采用基于注意力机制的Tree2Seq模型实现代码注释生成任务,避免了编码器端将所有输入信息压缩为固定向量,导致部分信息丢失的情况。通过在Java和Python 2种编程语言的数据集上进行实验,使用3种机器翻译常用的自动评测指标进行评估验证,并选取一部分测试数据进行了人工评估。实验结果表明,基于注意力机制的Tree2Seq模型能为解码器提供更全面且丰富的语义结构信息,为后续实验分析和改进提供指导。     

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...     

基于双重信息检索的Bash代码注释生成方法

Bash是Linux默认的shell命令语言.它在Linux系统的开发和维护中起到重要作用.对不熟悉Bash语言的开发人员来说,理解Bash代码的目的和功能具有一定的挑战性.针对Bash代码注释自动生成问题提出了一种基于双重信息检索的方法 ExplainBash.该方法基于语义相似度和词法相似度进行双重检索,从而生成高质量代码注释.其中,语义相似度基于CodeBERT和BERT-whitening操作训练出代码语义表示,并基于欧式距离来实现;词法相似度基于代码词元构成的集合,并基于编辑距离来实现.以NL2Bash研究中共享的语料库为基础,进一步合并NLC2CMD竞赛共享的数据以构造高质量语料库.随后,选择了来自代码注释自动生成领域的9种基准方法,这些基准方法覆盖了基于信息检索的方法和基于深度学习的方法.实证研究和人本研究的结果验证了ExplainBash方法的有效性.然后设计了消融实验,对ExplainBash方法内设定(例如检索策略、BERT-whitening操作等)的合理性进行了分析.最后,基于所提方法开发出一个浏览器插件,以方便用户对Bash代码的理解.     

大规模代码克隆的检测方法

代码克隆检测在剽窃检测、版权侵犯调查、软件演化分析、代码压缩、错误检测,以及寻找bug,发现复用模式等方面有重要作用。现有的代码克隆检测工具算法复杂,或需要消耗大量的计算资源,不适用于规模巨大的代码数据。为了能够在大规模的数据上检测代码克隆,提出了一种新的代码克隆检测算法。该算法结合数据消重中的基于内容可变长度分块（content-defined chunking,CDC）思想和网页查重中的Simhash算法思想,采用了对代码先分块处理再模糊匹配的方法。在一个包含多种开源项目,超过5亿个代码文件,共约10 TB代码内容的数据源上,实现了该算法。通过实验,比较了不同分块长度对代码克隆检测率和所需要时间的影响,验证了新算法可以运用于大规模代码克隆检测,并且能够检测出一些级别3的克隆代码,达到了较高的准确率。     

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...     

代码克隆检测研究进展

代码克隆（code clone）,是指存在于代码库中两个及以上相同或者相似的源代码片段.代码克隆相关问题是软件工程领域研究的重要课题.代码克隆是软件开发中的常见现象,它能够提高效率,产生一定的正面效益.但是研究表明,代码克隆也会对软件系统的开发、维护产生负面的影响,包括降低软件稳定性,造成代码库冗余和软件缺陷传播等.代码克隆检测技术旨在寻找检测代码克隆的自动化方法,从而用较低成本减少代码克隆的负面效应.研究者们在代码克隆检测方面获得了一系列的检测技术成果,根据这些技术利用源代码信息的程度不同,可以将它们分为基于文本、词汇、语法、语义4个层次.现有的检测技术针对文本相似的克隆取得了有效的检测结果,但同时也面临着更高抽象层次克隆的挑战,亟待更先进的理论、技术来解决.着重从源代码表征方式角度入手,对近年来代码克隆检测研究进展进行了梳理和总结.主要内容包括：（1）根据源代码表征方式阐述并归类了现有的克隆检测方法;（2）总结了模型评估中使用的实验验证方法与性能评估指标;（3）从科学性、实用性和技术难点这3个方面归纳总结了代码克隆研究的关键问题,围绕数据标注、表征方法、模型构建和工程实践4个方面,阐述了问题的可能解决思路和研究的未来发展趋势.     

基于字符串的代码克隆检测方法的分析

克隆代码是指在软件源程序中存在的相同或相似的代码片段。克隆代码在很多软件工程中,例如程序理解,代码质量分析,剽窃检测,漏洞查找和病毒检测,都需要通过找出语义或语法上相似的代码片段来实现,目前常用的检测方法有四种：基于文本（text—based）检测,基于字符序列（token-based）的检测,基于语法树（tree-based）的检测和基于关系图（PDG—based）的检测。基于字符序列的克隆检测首先对源程序进行预处理转换,再经过匹配算法得到克隆检测结果：克隆代码的检测是软件分析的一个重要的部分。     

基于字符串的代码克隆检测方法的分析

克隆代码是指在软件源程序中存在的相同或相似的代码片段。克隆代码在很多软件工程中,例如程序理解,代码质量分析,剽窃检测,漏洞查找和病毒检测,都需要通过找出语义或语法上相似的代码片段来实现。目前常用的检测方法有四种:基于文本(text-based)的检测,基于字符序列(token-based)的检测,基于语法树(tree-based)的检测和基于关系图(PDG-based)的检测。基于字符序列的克隆检测首先对源程序进行预处理转换,再经过匹配算法得到克隆检测结果。克隆代码的检测是软件分析的一个重要的部分。