[发明专利]一种基于质量保证框架的代码摘要集成方法

权利要求书

1.一种基于质量保证框架的代码摘要集成方法，其特征在于：包括如下步骤：

S100：对于一个待测代码段code_i，选择I种现有代码摘要方法生成相对应的I个候选代码摘要

S200：基于协同过滤的组件，针对每一个候选代码摘要分别计算两个质量分数Precision_i和Recall_i；

基于检索的组件，针对每一个候选代码摘要计算质量分数REScore_i；

S300：利用每个候选代码摘要的质量分数Preision_i和Recall_i，计算该候选代码摘要的调和平均数F1score_i；

S400：从I个候选代码摘要中选择质量最好的一个作为最终的输出结果sum^best，具体过程如下：

将I个候选代码摘要的F1score_i值进行对比，将最高F1score_i值所对应的候选代码摘要作为待测代码段code_i的最终代码摘要结果sum^best；

如果所对比的候选代码摘要的F1score_i值相等，则对比候选代码摘要的REScore_i值，将最高REScore_i值所对应的候选代码摘要作为待测代码段code_i的最终代码摘要结果sum^best；

如果所对比候选代码摘要的F1score_i值和REScore_i值都相等，则任选一个候选代码摘要作为待测代码段code_i的最终代码摘要结果sum^best。

2.如权利要求1所述的一种基于质量保证框架的代码摘要集成方法，其特征在于：所述S200中基于协同过滤的组件，针对每一个候选代码摘要分别计算两个质量分数Precision_i和Recall_i的具体步骤如下：

S210：获取历史代码数据，所述历史代码数据由代码段code^h、参考摘要sum^ref和生成摘要sum^gen组成；

S211：通过单词w_d构建N维的单词向量所述单词w_d为历史数据中code^h包含的单词，具体定义如下：

其中，表示在第j个历史代码中包含单词w_d，N表示历史数据的数量；

通过单词w_s构建N维的单词向量所述单词w_s为历史数据中sum^ref包含的单词，具体定义如下：

其中，表示在第j个历史代码的参考摘要中包含单词w_s，N表示历史数据的数量；

S212：计算单词w_d和w_s之间的关联性Rel(w_d,w_s)，具体表达式如下：

S213：构建单词w_d映射表定义表达式如下：

S214：分别计算每一个候选代码摘要两个质量分数Precision_i和Recall_i，具体表达式如下：

其中,|·|表示一个集合的长度。

3.如权利要求1所述的一种基于质量保证框架的代码摘要集成方法，其特征在于：所述S200中基于检索的组件，针对每一个候选代码摘要计算质量分数REScore_i的具体步骤如下：

S220：使用词频-逆文档频率，将历史数据中的代码段表示为向量具体表达式如下：

其中，#w表示单词的总数量，表示历史数据中包含单词w_d的code数量；

将待测数据中的代码段code_i表示为向量d_i，具体表达式如下：

其中，#code_i|w_d∈code_i表示待测数据中包含单词w_d的code数量；

S221：计算待测代码段code_i与每一个历史代码之间的相似程度值获得J个相似程度值，具体计算表达式如下：

S222：将S221得到的J个相似程度值进行降序排列，选择前n个相似程度值对应的历史代码并记为至

S223：计算待测代码段code_i与前n个历史代码的相关性分数，所得结果记为该待测代码段code_i的质量分数REScore_i，具体表达式如下：