%0 Journal Article %A 贾荻 %A 李斌 %A 王培霞 %A 王永吉 %A 余海 %T 基于组合分类算法的源代码注释质量评估方法 %D 2016 %R 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3448 %J 计算机应用 %P 3448-3453 %V 36 %N 12 %X 源代码注释是软件的重要组成部分,研究者往往需要利用人工或自动化的方法产生分析注释,注释的质量评估也往往是通过人工来完成,这无疑是低效不客观的。为此,首先从注释的格式、语言形式、内容以及与代码相关度4个方面出发构建注释评估准则;进而,基于这一准则提出了一种基于组合分类算法的注释质量评估方法。该方法将机器学习以及自然语言处理技术引入到注释质量评估中来,利用分类算法将注释分为不合格、合格、良好、优秀四个等级。通过对基本分类算法的组合使用,使得评估效果进一步提高。组合分类算法的准确率和F1值较单独使用某一种分类算法提高20个百分点左右,除宏平均F1值外,各项指标都达到了70%以上。实验结果表明,所提方法能够很好地应用于注释质量评估。 %U http://www.joca.cn/CN/10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3448