检索结果-南通市图书馆

作者：任雷鸣大连理工大学

学位级别：硕士

寻找学术论文的开源代码对于验证研究成果的优劣十分关键,直接影响了学术科研的效率和质量,因此,面向学术论文的代码质量评价方法的研究具有重要的意义。基于深度学习的代码质量评价方法以查询需求和代码的特征信息作为输入,依托深度学... 详细信息

寻找学术论文的开源代码对于验证研究成果的优劣十分关键,直接影响了学术科研的效率和质量,因此,面向学术论文的代码质量评价方法的研究具有重要的意义。基于深度学习的代码质量评价方法以查询需求和代码的特征信息作为输入,依托深度学习模型对代码的质量进行评价,近年来得到了广泛关注。目前的研究在对代码片段的质量评价上取得了较好的成果,但在存储库的质量评价方面仍有较大的优化空间,特别是相关性、可用性和权威性等方面依然存在不足。为此,本文针对这些问题开展了研究,进行的主要工作有:首先,本文建立了三个代码质量评价方法。基于注意力机制的代码相关性评估方法,可以依据文章信息与自述信息来衡量文章与代码的相关性;针对搜索结果中的代码缺乏项目实施描述的问题,本文依据源代码信息与源代码描述信息,建立了基于注意力机制的代码可用性评估方法;本文还基于代码的关注者建立了代码影响力评估方法,用于衡量开源代码的影响力。其次,本文在代码相关性、可用性和影响力三个质量评估体系的基础上,建立了学术论文代码搜索模型,并在一个包含10K+的GitHub存储库的大规模数据集上对模型进行了评估,实验表明,本文提出的代码搜索模型在??@?,??@?指标上均取得了较好的表现,比GitHub现行的代码搜索算法具有更优的性能,??@1和??@10分别提高了0.13和0.98,保证了搜索结果的质量。最后,针对学术论文的开源代码,目前仍没有公开的数据集,为继续促进本领域的研究,本文构建了计算机学科学术论文与开源代码的关联数据集,共9225个关联对,本文通过数据采集和文档解析技术对学术论文和开源代码的数据进行了构建,并将数据集在GitHub开源供后续研究。总之,本文从代码相关性、可用性和权威性的角度实现了代码的质量评价方法,可以为学术论文的代码搜索提供有效的搜索方案和研究思路。

关键词：深度学习代码质量评价学术文章代码搜索

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基于大语言模型的个性化实验报告评语自动生成与应用

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计算机工程 2024年第7期50卷 42-52页

作者：翟洁李艳豪李彬彬郭卫斌华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

在计算机实验报告评阅过程中,不同的实验报告评价体系呈现出多样性和差异性,固化的实验评语模板缺乏个性化的内容,评价结果往往未给出可解释性的依据。针对以上问题,提出基于大语言模型的个性化实验报告评语自动生成框架。通过主题-评... 详细信息

在计算机实验报告评阅过程中,不同的实验报告评价体系呈现出多样性和差异性,固化的实验评语模板缺乏个性化的内容,评价结果往往未给出可解释性的依据。针对以上问题,提出基于大语言模型的个性化实验报告评语自动生成框架。通过主题-评估决策-集成提示策略,从教师的实验需求、代码质量需求中抽取该实验特有的评价体系,形成评估决策树,构建计算机软件方向课程共享的评估决策树库。设计基于大语言模型和决策树的实验要求、代码质量主题评级方法,从评估决策树库检索匹配学生实验报告内容的评估决策树,结合实验报告和代码文本,自动生成实验主题、代码质量主题定量或定性的评级结果及对应的可解释性依据。在实验报告模板中融入学生已完成的实验任务、主题评级结果、评价依据等,生成个性化的实验评语。实验结果表明,基于主题-评估决策-集成提示策略的决策树生成结果明显优于未用提示的方法,该策略各部分具有一定的有效性和合理性,同时自动生成的评级结果和教师原先批阅的评阅结果对比,软件测试、面向对象程序设计、电商金融课程示例匹配正确率均达到90%以上。从任课教师对于自动生成的评语评分分析,评语在流畅性、相关性、合理性3个维度上达到了较高的质量水平。

关键词：大语言模型实验评估决策树个性化评语自动生成代码质量评价

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基于ASTNN模型代码内聚性指标的研究

基于ASTNN模型代码内聚性指标的研究

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作者：李孟宁对外经济贸易大学

学位级别：硕士

随着软件行业的发展,代码数量也快速增加,因此对代码质量衡量的需要也越来越多。目前衡量代码质量最重要的指标就是内聚性指标,内聚性指标包括语法内聚性指标和语义内聚性指标这两种不同角度的定义方式。语法内聚性的代表指标是LCOM系... 详细信息

随着软件行业的发展,代码数量也快速增加,因此对代码质量衡量的需要也越来越多。目前衡量代码质量最重要的指标就是内聚性指标,内聚性指标包括语法内聚性指标和语义内聚性指标这两种不同角度的定义方式。语法内聚性的代表指标是LCOM系列指标,语义内聚性的代表指标是C3指标,受限于提出时的技术发展背景,在内聚性的衡量准确性方面依然有所欠缺。现如今神经网络模型和自然语言处理都有着长足的发展,针对代码这种特殊文本也有一些优秀的模型,因此有必要结合新技术提出新的内聚性指标。本文采用ASTNN这个新提出的神经网络模型,构建新的代码内聚性指标,来完善之前指标的一些不足,并探讨新旧指标的优势和不足。本文主要内容有:首先介绍了一些神经网络和程序设计的基础性理论,包括ASTNN模型采用的GRU模型和抽象语法树的概念;然后搭建ASTNN模型用作分类任务进行训练,并且从准确率、精确率和召回率三个方面评价分类模型的优劣;利用ASTNN分类模型,计算方法代码的特征向量,在C3指标的基础上构建C3-ASTNN指标;最后以示例代码为衡量目标,计算LCOM5,Coh,C3和C3-ASTNN这四种指标,并且从归一性、适用性、一致性和准确性四个方面对指标的优缺点进行综合地探讨评价。最后得出结论,本文提出的新指标相较于之前的指标,在四个方面均有提升,并且相较于此前的指标更具有代表性,与此同时仍存在对于复杂代码衡量不准确等问题。不过本文提出了一种新的内聚性指标,能够为代码质量评价提供了一种新的方法和思路。

关键词：神经网络代码质量评价内聚性指标抽象语法树

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程序代码可控性研究

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软件导刊 2017年第1期16卷 124-126页

作者：邵改革武大吉奥信息技术有限公司湖北武汉430223

程序代码编写不规范、缺乏可扩展性和可维护性,将导致代码可控性较差,严重影响软件产品的持久更新升级。从代码质量控制角度出发,通过对程序代码的可控性进行研究,提出代码可控性评价标准,并给出改进措施。代码的可控性有助于缓解程序... 详细信息

程序代码编写不规范、缺乏可扩展性和可维护性,将导致代码可控性较差,严重影响软件产品的持久更新升级。从代码质量控制角度出发,通过对程序代码的可控性进行研究,提出代码可控性评价标准,并给出改进措施。代码的可控性有助于缓解程序扩展和修改压力,形成代码更新迭代的良性循环。

关键词：程序可控性代码可量测代码质量评价

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