基本信息
文件名称:基于深度学习的代码注释自动生成及其鲁棒性研究.pdf
文件大小:3.35 MB
总页数:75 页
更新时间:2025-08-02
总字数:约11.66万字
文档摘要
摘要
代码注释有助于开发人员深入理解代码设计目的和模块功能。高质量的代
码注释不仅可以提高开发人员的开发效率,而且也可以帮助提升软件的质量。
因此,代码注释自动生成成为智能软件工程领域的研究热点之一。
目前,基于序列到序列模型的代码注释方法已取得不错的效果。然而,这
些方法通常从序列化抽象语法树提取结构信息时不可避免地导致序列化过程中
部分结构信息的丢失。更重要的是,现有的方法主要关注节点的类型(type)
属性,忽视了节点的值(value)属性。特别是,神经网络易受对抗样本的攻击,
即