针对词袋模型忽略了词条之间语义关系和概念结构的问题,提出一种基于句法分析的代码摘要技术。首先,该技术利用词性标注识别出最有可能体现代码特性的关键词;然后,通过块分析修正在词性标注过程中可能引入的错误;其次,对标识出的关键词进行降噪,以减少文本噪声带来的不利影响;最后,从关键词中选取若干个权值最高的词以组成代码摘要。实验结果表明,与基于词频-逆文档频率(TF-IDF)和基于TF-IDF扩展的代码摘要技术对比,所提技术生成的代码摘要与参考答案的重叠率(overlap)至少分别提高了9%和6%,说明该技术能够生成更加准确的代码摘要。

现有的基于进化算法的本体映射技术在面对大规模本体映射问题时,由于搜索空间太大导致算法效率低下,从而使其无法有效地在实际中得到应用。针对这一问题,提出了基于快速非支配排序的多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)的大规模本体映射方法。该方法通过三个步骤来映射本体:1)通过基于邻居相似度的划分算法来将源本体划分为不相交的概念块;2)通过相关概念过滤方法来确定目标本体中同源本体概念块相关的概念块;3)使用NSGA-Ⅱ方法来完成概念块之间的映射并通过贪心算法集成最终的结果。使用OAEI 2012的小规模的书目本体测试数据集和大规模的生物医学本体测试数据集对所提出的方法进行测试。同OAEI 2012的参与者的比较结果表明，所基于NSGA-Ⅱ的大规模本体映射方法能够在较短的时间内获取较好的本体映射结果,因此该方法是有效的。