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J-GLOBAL ID：202102220867477978   整理番号：21A0738994

意味類似度に基づくAPI使用パターン推薦【JST・京大機械翻訳】

Semantic Similarity Based API Usage Pattern Recommendation

著者 (3件)： Zhang Yunfan (南京航空航天大学計算机科学与技術学院 南京 210016) ,  Zhou Yu (南京航空航天大学計算机科学与技術学院 南京 210016;南京航空航天大学高安全系統的軟件開発与験証技術工信部重点実験室 南京 211100) ,  Huang Zhiqiu (南京航空航天大学計算机科学与技術学院 南京 210016;南京航空航天大学高安全系統的軟件開発与験証技術工信部重点実験室 南京 211100)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 47  号： 3  ページ： 34-40  発行年： 2020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： ソフトウェア開発過程において、アプリケーションプログラミングインターフェース(ApplicationProgrammingInterface,API)を再利用することは、ソフトウェア開発効率を高めることができるが、よく知られないAPIの使用は時間がかかり、困難な挑戦である。既存の研究は,APIをユーザに入力するクエリーとして,このAPIの使用パターンをコーパスで探索することにより推薦するが,これは開発者の質問習慣に合致しない。本論文では、自然言語意味類似度に基づくAPI使用モード推薦方法(SemanticSimilazingBasedAPIRecommendation、SSAPIR)を提案した。階層クラスタリングアルゴリズムを用いて,API使用パターンを抽出し,次に,質問情報とAPI使用パターンを計算して,情報間の語意類似性を記述し,開発者に関連度が高く,広く使用されるAPI使用モードを推奨した。SSAPIRの有効性を検証するため、本文では、GitHubの高品質Javaプロジェクトから、9つのポピュラーな第三者APIライブラリのAPI使用モードおよびAPI使用パターンの記述情報を抽出した。この9つのポピュラーな第三者APIライブラリの自然言語質問に基づいてAPI使用モード推薦を行った。推奨結果のHit@K精度を計算することにより,SSAPIRの有効性を検証し,実験結果は,階層的クラスタリングが推薦精度を効果的に改善でき,SSAPIRがHit@10平均精度で85.02%に達し,既存の研究よりも優れていることを示した。API使用モード推薦タスクをよく完成でき、開発者入力の自然言語検索に精確なAPI使用モデルを提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *自然言語 ,  再利用 ,  類似性 ,  有効性 ,  ソフトウェア開発 ,  コーパス ,  Java
準シソーラス用語： 類似度 ,  クエリー ,  高品質 ,  語意 ,  階層的クラスタリング ,  クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 意味 ,  類似度 ,  API ,  推薦