Source code fragment summarization with small-scale crowdsourcing based features
Source code fragment summarization with small-scale crowdsourcing based features
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基于小规模众包功能的源代码片段摘要
DOI：
10.1007/s11704-015-4409-2
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发表时间：
2016-06
影响因子：
4.2
通讯作者：
Zhilei Ren
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Najam Nazar;He Jiang;Guojun Gao;Tao Zhang;Xiaochen Li;Zhilei Ren
最近的研究已经应用了不同的方法来总结软件工件，但很少有努力已经总结的源代码片段在Web上。本文研究了使用监督学习算法生成代码片段摘要的可行性，我们雇佣了来自同一工作场所的10个人，对从Eclipse和Net-Beans官方常见问题（FAQ）中检索到的127个代码片段的语料库进行源代码特征提取。人工注释者建议使用摘要行。我们的机器学习算法产生了更好的结果与82%的精度和performstatistically优于现有的代码片段分类器。几个统计措施的算法评价赞同我们的结果。当采用诸如数据驱动的人群登记之类的机制来提高现有代码片段分类器的效率时，这一结果是有希望的。
Recent studies have applied different approaches for summarizing software artifacts, and yet very few efforts have been made in summarizing the source code fragments available on web. This paper investigates the feasibility of generating code fragment summaries by using supervised learning algorithms.We hire a crowd of ten individuals from the same work place to extract source code features on a corpus of 127 code fragments retrieved from Eclipse and Net- Beans Official frequently asked questions (FAQs). Human annotators suggest summary lines. Our machine learning algorithms produce better results with the precision of 82% and performstatistically better than existing code fragment classifiers. Evaluation of algorithms on several statistical measures endorses our result. This result is promising when employing mechanisms such as data-driven crowd enlistment improve the efficacy of existing code fragment classifiers.
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影响因子：
5.9
作者：
Y. Zhao;Qinghua Zhu
通讯作者：
Y. Zhao;Qinghua Zhu
影响因子：
4.1
作者：
Rafael Lotufo;Zeeshan Malik;K. Czarnecki
通讯作者：
Rafael Lotufo;Zeeshan Malik;K. Czarnecki
DOI：
10.1145/3130348.3130369
发表时间：
1998-08
期刊：
ACM SIGIR Forum
影响因子：
--
作者：
J. Carbonell;Jade Goldstein-Stewart
通讯作者：
J. Carbonell;Jade Goldstein-Stewart
DOI：
--
发表时间：
2007
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Tom Fawcett
通讯作者：
Tom Fawcett
DOI：
--
发表时间：
2017
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Christoph Riedl
通讯作者：
Christoph Riedl