fcs  文章精要：澳门科技大学张涛副教授团队——基于代码上下文的审稿人推荐—论文—科学网-米乐m6棋牌官网

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作者：dawei yuan, xiao peng, zijie chen, tao zhang, ruijia lei

发表时间：15 jan 2025

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引用格式：

dawei yuan, xiao peng, zijie chen, tao zhang, ruijia lei. code context-based reviewer recommendation. front. comput. sci., 2025, 19(1): 191202

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问题概述

当前的代码审查员推荐系统存在局限性。它们主要关注代码的基本组件和特定的拉取请求注释，而遗漏了关键的细节。这可能导致推荐不完整。此外，这些系统依赖于如文本匹配或tf-idf之类的传统方法，这些方法缺乏灵活性。当项目或审查员数量发生变化时，它们需要进行大量的重新计算，从而导致效率低下。

技术步骤

最初，本文收集了源代码及其相应的评论数据。利用如keybert这样的工具，本文从拉取请求中提取了关键细节，特别是代码描述信息。此外，本文还获取了源代码的路径数据以及代码本身的详细信息。随后，将所有这些提取的特征进行拼接，并输入到bert模型中进行训练。通过根据特定项目工程的要求收集相关数据和审查员，该模型可以有效地进行微调。

实验结果

本文在如android、openstack、qt和libreoffice这样的开源数据集上测试了代码审查员推荐。本文的方法与诸如rs、rev、wrc、tie、tne和revrec这样的既定技术进行了比较。通过消融实验，本文评估了文件路径、源代码和代码描述等特性的重要性。此外，我们还评估了关键词提取工具（即keybert、yake和rake）在我们的上下文感知网络中的影响。本文的结果强调了正确的关键词提取工具在提高推荐准确性中的重要性。

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