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J-GLOBAL ID：201702277010068621   整理番号：17A1291050

LDAに基づくソフトウェアコードの主題要約自動生成手法【JST・京大機械翻訳】

Summary Extraction Method for Code Topic Based on LDA

著者 (3件)： Li Wenpeng (北京大学信息科学技術学院 北京 100871;高可信軟件技術教育部重点実験室 北京 100871) ,  Zhao Junfeng (北京大学信息科学技術学院 北京 100871;高可信軟件技術教育部重点実験室 北京 100871;北京大学(天津浜海)新一代信息技術研究院 天津 300450) ,  Xie Bing (北京大学信息科学技術学院 北京 100871;高可信軟件技術教育部重点実験室 北京 100871;北京大学(天津浜海)新一代信息技術研究院 天津 300450)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 4  ページ： 35-38  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ソフトウェアコードの機能を理解することは,ソフトウェア再利用の重要な部分である。主題モデリング技術に基づくコード理解方法は,ソフトウェアコードにおける潜在的主題をマイニングすることができて,それらの主題は,ソフトウェアコードによって達成される機能を,ある程度代表することができた。しかし,主題モデリング技術によってマイニングされたコード主題は,意味論的曖昧さと理解の困難さを持っている。潜在的ディレクティブ分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)技術は比較的によく使われる主題モデリング技術であり、それはソフトウェアコードの主題マイニング領域ですでに比較的良い結果を得たが、上述の問題が存在した。そのためには,主題を解釈するためにテキスト解釈を生成する必要がある。LDAに基づくソフトウェアコードの主題自動要約は,主題モデリング技術を用いてソースコードを生成する以外に,文書,質問応答情報などのソフトウェアシステムの機能記述を含む様々なソフトウェア資源を用いて,主題の記述テキストをマイニングし,要約を抽出する。それによって,開発者のソフトウェアの機能をより良く理解することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ソフトウェア ,  意味論 ,  曖昧さ
準シソーラス用語： ソースコード ,  自動抄録法 ,  テキスト ,  ソフトウェア再利用 ,  *自動生成 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Software code ,  LDA ,  Code function mining ,  Software document ,  Summarization

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 (5件)： LDA ,  ソフトウェア ,  主題 ,  自動生成 ,  手法