软件学报

作者：潘兴禄，刘陈晓，王敏，邹艳珍，王涛，谢冰

单位：潘兴禄，高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学), 北京 100871;北京大学 计算机学院, 北京 10087111,刘陈晓，高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学), 北京 100871;北京大学 计算机学院, 北京 10087102,王敏，高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学), 北京 100871;北京大学 计算机学院, 北京 10087103,邹艳珍，高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学), 北京 100871;北京大学 计算机学院, 北京 10087104,王涛，国防科技大学 计算机学院, 湖南 长沙 41007305,谢冰，高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学), 北京 100871;北京大学 计算机学院, 北京 10087106

关键词：代码注释;软件项目;注释决策;注释生成;概念传播

基金：国家自然科学基金(61972006)

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.

来源：2023年第9期

《软件学报》期刊编辑部

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