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J-GLOBAL ID：201702234500695615   整理番号：17A1258738

研究論文からのコードセグメントとその記述の抽出【Powered by NICT】

Extracting Code Segments and Their Descriptions from Research Articles

著者 (4件)： Chatterjee Preetha ,  Gause Benjamin ,  Hedinger Hunter ,  Pollock Lori
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MSR  ページ： 91-101  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンラインソフトウエア関連文書の大規模コーパスの利用可能性は,今日の関連記述と共にコード例を,自動的に収集により統合開発環境を改善するための機械学習を使用する機会を提示した。計算機科学研究と教育会議と学術論文の電子図書館は,特定の概念や問題を動機づけるかまたは説明するために使用されるコード例の豊かな源である。を例として使用されているので,これらのコード例を自然言語テキストにおいて発現され,その機能性,特性,または他の関連情報の記述を伴う。これら文書の同定コードセグメントは相対的にまっすぐであり,この論文では,論文で各コードセグメントと関連していることを自然言語テキストを抽出する問題に取り組んだ。オンラインフォーラムのような開発者通信におけるとしてコードセグメントと同じ位置にされていないことが多いテキストの挑戦に対処する発見的方法のセットを提示し,評価した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 通信 ,  機械学習 ,  *自然言語 ,  発見的方法 ,  計算機科学 ,  教育 ,  電子図書館
準シソーラス用語： 機能性 ,  テキスト ,  大規模コーパス ,  *研究論文 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 研究 ,  論文 ,  セグメント ,  記述