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DLBT:Deep Learning-Based Transformer to Generate Pseudo-Code from Source Code

Computers, Materials & Continua 2022年第2期70卷 3117-3132页

作者： Walaa Gad Anas Alokla waleed nazih Mustafa Aref Abdel-badeeh Salem Faculty of Computers and Information Sciences Ain Shams UniversityAbassiaCairo11566Egypt College of Computer Engineering and Sciences Prince Sattam Bin Abdulaziz UniversityAl Kharj11942Saudi Arabia

Understanding the content of the source code and its regular expression is very difficult when they are written in an unfamiliar ***-code explains and describes the content of the code without using syntax or programming language ***,writing Pseudo-code to each code instruction is ***,neural machine translation is used to generate textual descriptions for the source *** this paper,a novel deep learning-based transformer(DLBT)model is proposed for automatic Pseudo-code generation from the source *** proposed model uses deep learning which is based on Neural Machine Translation(NMT)to work as a language *** DLBT is based on the transformer which is an encoder-decoder *** are three major components:tokenizer and embeddings,transformer,and *** code line is tokenized to dense *** transformer captures the relatedness between the source code and the matching Pseudo-code without the need of Recurrent Neural Network(RNN).At the post-processing step,the generated Pseudo-code is *** proposed model is assessed using a real Python dataset,which contains more than 18,800 lines of a source code written in *** experiments show promising performance results compared with other machine translation methods such as Recurrent Neural Network(RNN).The proposed DLBT records 47.32,68.49 accuracy and BLEU performance measures,respectively.

关键词： Natural language processing long short-term memory neural machine translation pseudo-code generation deep learning-based transformer

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