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Combining Large Language Models with Static Analyzers for Code Review Generation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种混合方法，结合知识基础系统与学习基础系统，以解决软件开发中代码审查的复杂性和主观性。实验结果表明，该方法显著提升了评论的相关性、完整性和质量。
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关键要点
- 本研究提出了一种混合方法，结合知识基础系统与学习基础系统。
- 该方法旨在解决软件开发中代码审查的复杂性、主观性和耗时问题。
- 通过集成知识于语言模型的不同阶段，生成高质量的代码审查。
- 实验结果显示，该方法显著提升了评论的相关性、完整性和整体质量。
- 该方法有效弥补了基于规则工具与深度学习模型之间的差距。
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