Jupyter Notebook is an interactive development environment commonly used for rapid experimentation of machine learning (ML) solutions. Describing the ML activities performed along code cells improves the readability and understanding of Notebooks. Manual annotation of code cells is time-consuming and error-prone. Therefore, tools have been developed that classify the cells of a notebook concerning the ML activity performed in them. However, the current tools are not flexible, as they work based on look-up tables that have been created, which map function calls of commonly used ML libraries to ML activities. These tables must be manually adjusted to account for new or changed libraries. This paper presents a more flexible approach to cell classification based on a hybrid classification approach that combines a rule-based and a decision tree classifier. We discuss the design rationales and describe the developed classifiers in detail. We implemented the new flexible cell classification approach in a tool called JupyLabel. Its evaluation and the obtained metric scores regarding precision, recall, and F1-score are discussed. Additionally, we compared JupyLabel with HeaderGen, an existing cell classification tool. We were able to show that the presented flexible cell classification approach outperforms this tool significantly.


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Jupyter Notebook是以网页的形式打开,可以在网页页面中直接编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接在代码块下显示的程序。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面中直接编写,便于作及时的说明和解释。
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