Deep code comment generation with hybrid lexical and syntactical 笔记
Deep code comment generation with hybrid lexical and syntactical
deepcode的扩展版本
- 在DeepCom中,直接从遍历的AST序列生成注释。在Hybrid-DeepCom中,将源代码和遍历的AST序列组合在一起以生成注释。
- 在DeepCom中,我们使用节点“type”来表示out-of-vocabulary的标记。在Hybrid-DeepCom中,我们根据驼峰命名将标识符分成多个单词。
- 在DeepCom中,注释是逐词生成的,而在Hybrid-DeepCom中,我们在生成代码注释时利用了beam search。
approach
包含三个阶段:数据处理,模型训练和在线测试
seq2seq网络
encoder
使用了两个encoder来对源代码以及AST序列进行编码。一个encoder学习源代码中的词汇信息,而另一个encoder学习AST序列中的结构信息。
code encoder
结构为GRU,对java的token进行编码,学习其中的词法信息。在每个时间步t,它读取序列的一个token xt,然后更新并记录当前的隐藏状态st,即
ast encoder
结构为GRU,在每个时间步t,它读取ast的一个节点 xt,然后更新并记录当前的隐藏状态st,
attention
值得注意的是,这里使用了两个encoder,需要对这两个同时进行注意力的权值分配
decoder
beam search
Beam Search扩展了贪婪搜索,并返回最可能的输出序列的列表。
它一步一步地搜索在每个步骤中产生的注释标记。 在每个时间步长,选择成本最低的k个token,其中k是beam width。 然后,它会修剪掉其余的分支,并继续选择可能的token,直到遇到序列结束符号(即End)为止。
最后,Hybrid-DeepCom为每个Java方法产生k条注释。 在beam search过程中,我们根据生成的注释的平均概率对它们进行排序。 在本文中,我们选择top1 评论作为最终结果。
SBT
不需要带上value,道理很简单,因为在code encoder中已经对value进行了编码,只需要带上其type信息来编码其结构就ok。
减少词汇表外的token
将标识符分成几个单词,以减少源代码中的out of vocabulary token。