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文献
J-GLOBAL ID：202202269889770422
整理番号：22A0969579
事前訓練コード埋込みはモデル性能を改善することができるか?ソフトウェア工学タスクにおけるコード埋込みの利用の再検討【JST・京大機械翻訳】
Can pre-trained code embeddings improve model performance? Revisiting the use of code embeddings in software engineering tasks
Ding Zishuo
(Department of Computer Science and Software Engineering, Concordia University, Montreal, QC, Canada)
,
Li Heng
(Department of Computer Engineering and Software Engineering, Polytechnique Montreal, Montreal, QC, Canada)
,
Shang Weiyi
(Department of Computer Science and Software Engineering, Concordia University, Montreal, QC, Canada)
,
Chen Tse-Hsun Peter
(Department of Computer Science and Software Engineering, Concordia University, Montreal, QC, Canada)
資料名：
Empirical Software Engineering
(Empirical Software Engineering)
巻： 27 号： 3 ページ： 63 発行年： 2022年
JST資料番号： W1036A ISSN： 1382-3256 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： ドイツ (DEU) 言語： 英語 (EN)
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