추상적 텍스트 요약 기반의 메소드 이름 제안 모델
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 주한새 | - |
dc.contributor.author | Scott Uk-Jin Lee | - |
dc.date.accessioned | 2023-09-04T05:30:51Z | - |
dc.date.available | 2023-09-04T05:30:51Z | - |
dc.date.issued | 2022-07 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/114525 | - |
dc.description.abstract | 소스 코드 식별자의 이름을 잘 정하는 것은 소프트웨어 엔지니어링에서 중요한 문제로 다루어지고 있다. 프로그램 엔티티의 의미있고 간결한 이름은 코드 이해도에 중요한 역할을 하며, 소프트웨어 유지보수 관리 비용을 줄이는 데에 큰 효과가 있다. 이러한 코드 식별자 중 평균적으로 가장 복잡한 식별자는 ‘메소드 이름’ 으로 알려져 있다. 본 논문에서는 메소드 내용과 일관성 있는 적절한 메소드 이름 생성을 자연어 처리 태스크 중 하나인 ‘추상적 텍스트 요약’으로 치환하여 수행하는 트랜스포머 기반의 인코더-디코더 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 Github 오픈소스를 크롤링한 Java 데이터셋에서 기존 최신 메소드 이름 생성 모델보다 약 50% 이상의 성능향상을 보였다. 이를 통해 적절한 메소드 작명에 필요한 비용 절감 달성 및 다양한 소스 코드 관련 태스크를 언어 모델의 성능을 활용하여 해결하는 데 도움이 될 것으로 기대된다. | - |
dc.format.extent | 2 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국컴퓨터정보학회 | - |
dc.title | 추상적 텍스트 요약 기반의 메소드 이름 제안 모델 | - |
dc.title.alternative | A Method Name Suggestion Model based on Abstractive Text Summarization | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 2022년도 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집, v.30, no.2, pp 137 - 138 | - |
dc.citation.title | 2022년도 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 | - |
dc.citation.volume | 30 | - |
dc.citation.number | 2 | - |
dc.citation.startPage | 137 | - |
dc.citation.endPage | 138 | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.subject.keywordAuthor | 추상적 요약(abstractive summarization) | - |
dc.subject.keywordAuthor | 메소드 이름 제안(method name suggestion) | - |
dc.subject.keywordAuthor | 자연어처리(natural language processing) | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11140330 | - |
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