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J-GLOBAL ID：202002245566356091   整理番号：20A1797979

意味論的ソースコードラベリングのための言語診断モデル【JST・京大機械翻訳】

A language-agnostic model for semantic source code labeling

著者 (5件)： Gelman Ben (Two Six Labs, USA) ,  Hoyle Bryan (Two Six Labs, USA) ,  Moore Jessica (Two Six Labs, USA) ,  Saxe Joshua (Sophos, USA) ,  Slater David (Two Six Labs, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MASES 2018  ページ： 36-44  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： コード探索と理解は,利用可能なソースコードの急速な拡大のために,近年,より困難になった。現在のツールは,新しいプログラミング言語,図書館,および機能性の最新の表現を維持しながら,スケールにおいて任意のコードをラベル付けする方法を欠いている。ソースコードの包括的なラベリングは,ユーザが興味の文書を検索し,それらのコンテンツの高レベル理解を得ることを可能にする。ソースコード文書のためのセマンティックラベルを自動的に予測するために,Stack Overflow符号スニペットとそれらのタグを用いて,言語診断,深い畳込みニューラルネットワークを訓練した。Stackオーバーフローコードスニペット上で,4,508タグの長尾リスト上で0.957のROC下の平均面積を示した。また,Githubから検索された非ラベルソースコード文書の多様な集合に関するモデル出力を手動で検証し,86.6%のトップ1精度を得た。これは,このモデルがStackオーバーフロースニペットから任意のソースコード文書へのその知識をうまく転送することを示している。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *意味論 ,  *言語 ,  プログラミング言語 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： *ソースコード ,  スニペット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： クラウドソーシング ,  深層学習 ,  マルチラベル分類 ,  自然言語処理 ,  意味ラベリング ,  ソースコード

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)： 意味論 ,  ソースコード ,  ラベリング ,  言語 ,  診断モデル