计算机工程与科学

作者：余天赐, 高尚

单位：江苏科技大学计算机学院，江苏 镇江 212100

关键词：代码理解,代码注释生成,图神经网络,多特征融合,自然语言处理,

基金：国家自然科学基金（62176107，62376109）

代码注释可以帮助开发人员理解代码的功能和实现方法。代码注释生成模型可以自动识别代码中的关键信息，并生成相关注释，提高代码的可读性和可维护性。现有的代码注释生成模型通常只使用抽象语法树结构信息来表示代码，导致模型生成注释质量不高。提出一种融合多结构信息的代码注释生成模型，该模型在代码抽象语法树的基础上，增加了数据流图结构信息来表示代码。模型使用Transformer的编码器对抽象语法树序列进行编码，捕获代码全局信息。使用图神经网络对数据流图进行特征提取，提供变量之间的计算依赖关系等信息。然后使用跨模态注意力机制融合抽象语法树和数据流2种特征，经过Transformer的解码器生成相应的注释。实验结果表明，与6种主流模型相比，所提出的模型在Java和Python数据集上的BLEU、METEOR和ROUGE-L指标得分均有提高，生成的注释也具有良好的可读性。

来源：2024年第4期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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