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题名一种半监督学习的代码自动生成性能评估方法
被引量：3
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作者
张晓江
姜瑛
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机构
昆明理工大学云南计算机技术应用重点实验室
昆明理工大学信息工程与自动化学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第3期647-654,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1003904)资助
国家自然科学基金项目(61462049,61063006,60703116)资助
+1 种基金
云南省应用基础研究计划重点项目(2017FA033)资助
云南省教育厅科学研究基金项目(2020Y0087)资助。
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文摘
为了提高软件开发的质量和效率,代码自动生成是当前的研究热点,代码自动生成的性能是其中的重要问题.现有代码自动生成的性能分析方法较简单,难以评估代码自动生成过程中程序员与代码自动生成工具各自的特征.本文综合考虑了代码自动生成过程中程序员与代码自动生成工具的作用,提出了一种基于半监督学习的代码自动生成性能评估方法,通过抽取程序员行为与代码自动生成工具行为的重要特征,划分代码自动生成的性能类别,建立了基于深度神经网络的代码自动生成过程性能评估模型,并计算程序员行为特征与代码自动生成工具行为特征对性能的影响程度.实验结果表明,该方法可以有效分析程序员行为与代码自动生成工具行为对代码自动生成过程性能的影响.
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关键词
代码自动生成
性能评估
半监督学习
性能类别
程序员
代码自动生成工具
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Keywords
automatic code generation
performance evaluation
semi-supervised learning
performance category
programmer
automatic code generation tool
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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