文件名称：NeuralCodeSum:ACL 2020关于源代码摘要的论文的正式实施
文件大小：65.08MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-10 03:42:52
Python
基于变压器的源代码汇总方法 ACL 2020关于源代码摘要的论文的正式实施。 [ ] 安装C2NL 您可以考虑安装C2NL软件包。 C2NL需要Linux和Python 3.6或更高版本。它还需要安装PyTorch 1.3版。它的其他依赖项在requirements.txt中列出。强烈建议您使用CUDA，以提高速度，但不是必需的。 运行以下命令以克隆存储库并安装C2NL： git clone https://github.com/wasiahmad/NeuralCodeSum.git cd NeuralCodeSum; pip install -r requirements.txt; python setup.py develop 训练/测试模型 我们提供基于RNN的序列到序列（Seq2Seq）模型实现以及我们的Transformer模型。要进行训练和评估，请首先转到与目标数据集关联的
【文件预览】：
NeuralCodeSum-master
----setup.py(625B)
----.gitignore(51B)
----requirements.txt(41B)
----data()
--------java()
--------README.md(2KB)
--------python()
----LICENSE(1KB)
----scripts()
--------java()
--------python()
--------generate.sh(891B)
----README.md(4KB)
----c2nl()
--------inputters()
--------encoders()
--------objects()
--------__init__.py(21B)
--------decoders()
--------models()
--------utils()
--------config.py(11KB)
--------translator()
--------tokenizers()
--------eval()
--------modules()
----main()
--------__init__.py(21B)
--------test.py(19KB)
--------model.py(15KB)
--------train.py(29KB)