DeepCom-GCN:融入控制流结构信息的代码注释生成模型

摘要

代码注释生成是指给定一个代码片段，通过模型自动生成一段关于代码片段功能的概括性自然语言描述.不同于自然语言，程序语言具有复杂语法和强结构性.部分研究工作只利用了源代码的序列信息或抽象语法树信息，未能充分利用源代码的逻辑结构信息.针对这一问题，该文提出一种融入程序控制流结构信息的代码注释生成方法，将源代码序列和结构信息作为单独的输入进行处理，允许模型学习代码的语义和结构.在2个公开数据集上进行验证，实验结果表明：和其他基线方法相比，DeepCom-GCN在BLEU-4、METEOR和ROUGE-L指标上的性能分别提升了2.79%、1.67%和1.21%,验证了该方法的有效性.

关键词

代码注释生成 / 抽象语法树 / 控制流图 / 图卷积神经网络 / 软件工程 / 程序理解 / 自然语言处理