【摘 要】
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大规模开源代码社区为开发者提供了丰富的软件资产,但要理解和利用这些代码却十分耗时耗力。为寻求代码理解、分析和挖掘的语义支撑,针对源代码变量名进行了研究,提出了一种
【机 构】
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上海交通大学软件学院,公安部第三研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61472242);信息网络安全公安部重点实验室开放课题资助项目(C14609)
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大规模开源代码社区为开发者提供了丰富的软件资产,但要理解和利用这些代码却十分耗时耗力。为寻求代码理解、分析和挖掘的语义支撑,针对源代码变量名进行了研究,提出了一种基于字段相似度与语义关联度的自动语义标注方法,并实现了相应的工具。该方法首先建立英文、中文、拼音语料库,并构建字段相似度模型生成多种候选标注方案;然后利用马尔可夫转移矩阵和语义网Word Net构建概率模型评选出最优的标注方案,从而实现源代码变量名的自动语义识别。使用Git Hub开源项目代码进行标注准确度实验,结果表明,初次标注准确度达到68.1%,随着用户反馈增加逐步提升到73.3%。
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