Structure-Aware Corpus Construction and User-Perception-Aligned Metrics for Large Language Model Code Completion

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内容提要

本研究提出了两种新评估指标LCP和ROUGE-LCP,以缩小代码补全评估与用户感知之间的差距。同时,提出了一种基于结构和语义重排的代码图数据处理方法,显著提高了用户感知一致性和模型性能。

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