利用大型语言模型摘要进行源代码主题建模

本研究解决了源代码理解中的主题建模问题，填补了自动识别有意义主题的空白。通过结合大型语言模型的摘要生成与主题建模技术，提出了一种新颖的方法。从实验结果来看，利用LLM生成的摘要提供了更可解释和语义丰富的代码结构表示，具有广泛的软件工程应用潜力。

本研究提出了一种新方法，将大型语言模型的摘要生成与主题建模相结合，以解决源代码理解中的主题建模问题。实验结果表明，该方法生成的摘要能够提供更具可解释性的代码结构表示，具有广泛的应用潜力。

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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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