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大语言模型的代码注释自动生成与优化

课题分析与写作指导

本课题《大语言模型的代码注释自动生成与优化》聚焦于软件工程领域中的代码理解与自然语言处理（NLP）的交叉前沿。随着软件系统规模的日益庞大和复杂度的急剧提升，遗留代码的维护、理解与重构成为开发团队面临的重大挑战。代码注释作为连接程序逻辑与人类认知的桥梁，其质量直接关系到软件的可维护性与团队协作效率。然而，人工编写注释不仅耗时费力，且容易因主观认知偏差而出现不一致或过时的情况。本研究旨在利用大语言模型（LLM）强大的语义理解与生成能力，探索代码与自然语言之间的深层映射机制，构建一套能够自动生成高质量、一致性代