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J-GLOBAL ID：201702248858222640   整理番号：17A1400132

ニューラルネットワークを用いたソースコード分類【Powered by NICT】

Source code classification using Neural Networks

著者 (1件)： Gilda Shlok (Department of Computer Engineering, Pune Institute of Computer Technology, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： JCSSE  ページ： 1-6  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： プログラミング言語は,ソフトウェア開発産業の主要なツールである。今日のAs,公表されたソースコードの大部分のプログラミング言語は,手動で指定されたり,programmaticallyそれぞれファイル拡張のみに基づいて帰属した。本研究では,プログラミング言語の同定は,ソースコードファイルから教師つき学習とインテリジェント特徴抽出に基づく人工ニューラルネットワークを利用して自動的に行うことができることを示した。はこの目標を達成するための多層ニューラルネットワーク単語埋込み層と共に畳込みニューラルネットワークを用いた。自動ソースコード同定溶液に対する著者らの基準は高精度,高速,大プログラミング言語カバー率が含まれる。モデルは97%の精度率を達成し60プログラミング言語を分類した。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： プログラミング言語 ,  高速度 ,  特徴抽出 ,  ソフトウェア開発 ,  *ニューラルネットワーク ,  畳込み ,  ヒ素 ,  多層 ,  教師つき学習 ,  単語
準シソーラス用語： 高精度 ,  *ソースコード , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  ソース ,  分類