排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 7 毫秒
1
1.
注释可以有效提高源代码的可读性、帮助开发者理解软件功能，对于软件的维护和演化起着关键作用. 当前源代码注释自动生成方面的研究存在一定局限，一是没有深入挖掘词法信息；二是没能很好的融合词法和语法信息. 因此，提出了基于神经网络融合模型的源代码注释自动生成方法，该方法利用编码器 解码器神经网络框架深度表征源代码的词法信息，结合基于语法树挖掘到的语法信息，使用融合机制形成更加全面的功能语义编码向量用于注释自动生成. 通过在公开数据集上进行实验，该方法在BLEU4、METEOR等评价指标上均优于对比的模型，验证了方法的有效性. 相似文献
1