當(dāng)前,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)呈現(xiàn)出迅猛的發(fā)展態(tài)勢,由此帶來各式各樣的應(yīng)用軟件。這些軟件涵蓋了人們生活的各個方面。不論是傳統(tǒng)信息交流的方式,還是傳統(tǒng)購物的方式等都發(fā)生了重大的變化,可以肯定的是,這些應(yīng)用軟件在未來的生活中將扮演著越來越重要的角色。為了提高應(yīng)用軟件的質(zhì)量,程序人員通常會對應(yīng)用軟件進行定期維護,而在這個過程中需要花費大量的時間去查看和閱讀源代碼,尤其是當(dāng)源代碼中夾雜著一些晦澀難懂的標(biāo)識符時,想要快速精準(zhǔn)的理解源代碼段的含義幾乎是不現(xiàn)實的。研究表明,大多數(shù)的自然語言描述是由程序員手動添加完成,人工為源代碼撰寫相應(yīng)的自然語言描述較為簡潔且邏輯性高。然而,手動為大量源代碼添加注釋同樣需要耗費大量的時間且難度較高,事實上這就要求程序維護人員事先必須深度掌握這些源代碼的含義。因此,可行化的方式是自動生成源代碼的自然語言形式的程序摘要。一些現(xiàn)有方法能夠自動生成有意義的源代碼注釋來解釋源代碼的意圖以幫助程序人員合理解釋源代碼的含義,但其生成的源代碼注釋無法準(zhǔn)確表達出整個源代碼段的含義,特別是一些方法將關(guān)鍵語句定義為源代碼段的核心,這將導(dǎo)致僅從部分關(guān)鍵語句中所提供的摘要信息難以表達出整個源代碼段真正的含義... 

【文章來源】：山東師范大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：43 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

方法框架圖

標(biāo)識符中可能沒有實際用 CamelCase 拆分標(biāo)，標(biāo)識符 ABYtoZP，因 CamelCase。這樣做的詞更簡潔，并且更加便。ilarity）算法是一種用空間向量中，根據(jù)余弦算多語句相似程度時句和空間向量的映射句間的相似程度。

ne similarity）算法是一種用于計射到空間向量中，根據(jù)余弦夾角在計算多語句相似程度時，可將要語句和空間向量的映射關(guān)系要語句間的相似程度。圖 2-1 二維空間向量模型表示 a，b 之間的相似度隨著兩者之，個體相似度越大；反之，相似

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3613503