CodeAttention: 基于代码结构信息的代码注释自动生成

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      恰当的注释可以正确描述代码的功能，从而有助于程序理解。然而，由于注释代码较为耗费精力，很多项目的代码一定程度上缺少注释。自动生成注释技术能够为代码自动添加注释，从而有效减轻手动添加注释的工作量。现有方法通常试图利用代码与注释之间的某种给定的关联关系来实现注释自动生成。然而，当编程模式发生变化时，这些手动给出的关联性极易失效，从而导致代码注释自动生成效果不佳。另一方面，多数现有工作将代码视为普通文本，忽略了其代码结构内蕴的丰富语义信息。为此，本文提出了一种新的代码注释生成方法CodeAttention。该方法基于注意力机制，在生成代码注释时充分利用了关键语句，符号，关键词等代码结构信息。通过关注这些特殊结构信息，CodeAttention能够更好的建模代码语义，从而获得更好的注释生成效果。实验结果表明，CodeAttention方法明显优于现有的方法。

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