Feed‐forward and recurrent neural networks for source code informal information analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Design recovery, which is a part of the reverse engineering process of source code, must supply programmers with all the information they need to fully understand a program or a system. In this paper, a connectionist method that can be used for design recovery in conjunction with more traditional approaches is proposed for analyzing the informal information (comments and mnemonics) in programs. An approach based on artificial neural networks (ANNs) was chosen because of its property of being robust (capable of tolerating noisy inputs), because of its associative memory ability (capable of retrieving a concept given only the context of the input word that originally fired the concept), and because of its generalization power (ability to learn conceptually relevant micro‐features of the domain). The proposed approach uses a combination of top down domain analysis (i.e., the creation of a concept hierarchy by a domain expert, to be used in the construction of the training set) and a bottom up approach (i.e., the analysis of the informal information using ANNs). A preprocessing system that extracts the relevant comments and identifier names and transforms them into an input for the ANNs has been developed. Feed‐forward neural networks (FNNs) and recurrent neural networks (RNNs) were tried. RNN architectures are capable of learning sequences and are able to make use of the word ordering of the sentence. The networks were trained on part of the source code of an existing system and tested on a different portion of the system code. Test results, consisting of coverage and evaluation figures, are presented. They show a remarkably higher accuracy when ANNs, in general, are used as opposed to simple lexical methods. RNNs, in particular, also show higher coverage and accuracy than FNNs. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle