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深化软件工程中深度学习的因果可解释性研究
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内容提要
本文探讨了软件工程中深度学习的因果可解释性，提出了新方法DoCode，通过因果推断为模型预测提供编程语言相关的解释，促进可信人工智能在软件工程中的应用。
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关键要点
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本文探讨了软件工程中深度学习的因果可解释性问题。
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神经代码模型（NCMs）存在透明度不足的问题，导致信息缺失。
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提出了一种新的后期可解释性方法DoCode。
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DoCode通过因果推断为模型预测提供与编程语言相关的解释。
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研究结果显示NCMs对代码语法变化敏感，并能学习特定的编程概念。
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该研究推进了软件工程中可信人工智能的应用。
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