文献

J-GLOBAL ID：201802219442266526   整理番号：18A2029128

API学習可能性を改善するためのプログラム解析の使用【JST・京大機械翻訳】

Using Program Analysis to Improve API Learnability

著者 (1件)： Thayer Kyle (Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering, University of Washington, Seattle, WA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： VL/HCC  ページ： 271-272  発行年： 2018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： APIdocuメンテーションとtuoriからの学習は多くのプログラマにとって挑戦的である。APIsの学習性を改善することにより,特に新しいプログラマに対してこの障壁を低減することができる。APIソースコード,APIdocuメンテーション,オープンソースコード,およびAPIsに関する情報の他のオンラインソースからの重要な概念と学習依存性を抽出するために,プログラム解析のツールを使用する。この情報を用いて,任意のユーザに提供されたコードスナペットに対する学習マップを生成し,コードスネペットにおいて用いられる各概念を通してユーザを取り上げる。また,ユーザは,コードスナップを提供することなく,APIの最も一般的に使用される特徴を通してナビゲーションすることができる。また,ユーザがAPIの特徴を発見し,それらをコードに統合するのを助けるために,本研究を拡張することを希望する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *プログラム解析 ,  愛玩動物 ,  プログラマ ,  *学習
準シソーラス用語： オンライン ,  オープンソース ,  ソースコード ,  学習可能性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： API ,  学習可能性 ,  プログラム解析