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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明属于代码可读性评价技术领域，并公开了一种代码可读性评价方法、系统、设备及介质，包括：获取待评价代码片段及对应可读性标签；基于所述待评价代码片段及对应可读性标签构建可读性评价数据集；将所述可读性评价数据集输入代码可读性评价模型中进行评价预测，得到可读性评价分数；其中，所述代码可读性评价模型包括依次连接的特征提取模块、基学习器模块和代码特征堆叠模块。本发明所述技术方案能够全面提取特征，提高了代码可读性评价的准确性和稳定性。
主权项：1.一种代码可读性评价方法，其特征在于，包括：获取待评价代码片段及对应可读性标签；基于所述待评价代码片段及对应可读性标签构建可读性评价数据集；将所述可读性评价数据集输入代码可读性评价模型中进行评价预测，得到可读性评价分数；其中，所述代码可读性评价模型包括依次连接的特征提取模块、基学习器模块和代码特征堆叠模块；所述代码可读性评价模型的处理过程包括：将可读性评价数据集输入所述特征提取模块中提取特征，得到代码特征数据；其中，所述代码特征数据包括文本特征数据和结构特征数据；对所述文本特征数据和所述结构特征数据进行标准化处理；将标准化处理后的各特征数据分别输入基学习器模块中进行特征学习和预测，得到各特征数据对应的预测输出数据；将预测输出数据作为输入特征数据输入所述代码特征堆叠模块中，所述代码特征堆叠模块自适应学习不同输入特征数据的权重，输出可读性评价分数；所述文本特征数据包括待评价代码片段的注释和标识符一致性特征AIC、标识符完整性特征II、标识符狭义性特征IN、标识符多义性特征IA以及注释可读性特征CR；所述结构特征数据包括待评价代码片段的空行比例特征BLR、括号数特征BP、标识符长度特征IL、代码体积特征CV和字符熵特征CE。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种代码可读性评价方法、系统、设备及介质
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