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J-GLOBAL ID：201702267716377605   整理番号：17A1358845

機能的トピックのための要約抽出法に向けて【Powered by NICT】

Toward Summary Extraction Method for Functional Topic

著者 (5件)： Li Wenpeng ,  Cao Yingkui ,  Zhao Junfeng ,  Zou Yanzhen ,  Xie Bing
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： QRS-C  ページ： 16-23  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： ソフトウェアコードの機能はソフトウェア再利用のための基礎である。トピックモデリング技術はソースコードからの機能的話題をマイニングとソフトウェアシステムとソースコードの対応する実装の機能についての懸念を開発者を助けることができる。しかし,欠如明確な説明は,開発者により理解するのが難しいこれらの機能的話題である。さらに,手動でこれらの話題に適切な解釈を与える時間がかかる。本論文では,まずソフトウェアのための機能的話題をマイニングするために自己パラメータ最適化潜在的ディリクレ配分(LDA)技術を用いた。は機能的話題とソフトウェア文書間の関連性を計算する方法を提案した。LexRank技術はユーザマニュアルのようなソフトウェア文書対質疑応答の,メーリングリストなどからの話題の要約を自動的に生成するのに使用される。実験結果は,これらの要約開発者を改善はソフトウェアコードの機能を理解することを示した。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： *ソフトウェア
準シソーラス用語： メーリングリスト ,  パラメータ最適化 ,  ソフトウェアシステム ,  ソースコード ,  モデリング技術 ,  ソフトウェア再利用 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (2件)： トピック ,  抽出法