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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 471 - 477 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2024.34.6.471
이용수
초록· 키워드
코드 요약은 복잡한 소스 코드를 이해하고 이를 사람이 읽을 수 있는 자연어로 요약하는 소프트웨어 개발의 중요한 작업이다. 최근, 대규모 코드 데이터셋을 활용한 사전학습 언어 모델이 등장하면서, 코드 요약과 같은 작업에서 큰 성과를 이루었다. 그러나 대부분의 사전학습 언어 모델은 소스 코드를 단순한 시퀀스 데이터로 처리하기 때문에, 코드의 복잡한 구조적 정보를 효과적으로 학습하는 데 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 코드 요약을 위하여 사전학습 언어 모델에 코드의 구조적 정보를 효율적으로 통합할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 우리의 제안된 방법의 효과를 검증하기 위해 실제로 사용되는 두 개의 벤치마크 데이터셋인 Java와 Python을 활용하여 검증한다. 우리의 방법인 코드의 구조적 정보를 사전학습 언어 모델에 통합하는 것이 단순히 코드 시퀀스만을 사용하는 것보다 더 효과적임을 보인다.
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#사전학습 언어 모델
#프로그래밍 언어
#구조적 정보
#추상 구문 트리
#Code Summarization
#Pre-trained Language Models
#Programming Language
#Structural Information
#Abstract Syntax Tree
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목차
- 요약
- Abstract
- 1. 서론
- 2. 관련 연구
- 3. 제안 방법
- 4. 실험 결과
- 5. 결론 및 향후 연구
- References
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092160514
