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基于組合分類算法的注釋質(zhì)量評估方法

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  源代碼注釋是軟件的重要組成部分,研究者往往需要利用人工或自動化的方法產(chǎn)生分析注釋,注釋的質(zhì)量評估也往往是通過人工來完成,這無疑是低效不客觀的。為此,首先從注釋的格式、語言形式、內(nèi)容以及與代碼相關(guān)度4個方面出發(fā)構(gòu)建注釋評估準(zhǔn)則;進而,基于這一準(zhǔn)則提出了一種基于組合分類算法的注釋質(zhì)量評估方法。該方法將機器學(xué)習(xí)以及自然語言處理技術(shù)引入到注釋質(zhì)量評估中來,利用分類算法將注釋分為不合格、合格、良好、優(yōu)秀四個等級。通過對基本分類算法的組合使用,使得評估效果進一步提高。組合分類算法的準(zhǔn)確率和F1值較單獨使用某一種分類算法提高20個百分點左右,除宏平均F1值外,各項指標(biāo)都達(dá)到了70%以上。實驗結(jié)果表明,所提方法能夠很好地應(yīng)用于注釋質(zhì)量評估。

基于組合分類算法的注釋質(zhì)量評估方法

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