Avaliação de Modelos Neurais para Sumarização de Código-fonte - Pontes, Leandro Baêta Lustosa; Oliveira, Hilário Tomaz Alves de; Boldt, Francisco de Assis (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH); 2022: Anais do XLIX Seminário Integrado de Software e Hardware, 2022)
Sumarização de código-fonte é a tarefa de criar automaticamente uma descrição em linguagem natural a partir de um trecho de código-fonte. Nos últimos anos, diversos modelos baseados em algoritmos de Aprendizado Profundo têm sido propostos na literatura para essa tarefa. Neste trabalho, realizamos uma análise comparativa entre quatro modelos neurais (CodeBERT, CodeT5, CodeTrans e PLBART) do estado da arte utilizando duas bases de dados comumente usadas para a linguagem de programação Java. Os resultados experimentais demonstram que o modelo CodeTrans obteve o melhor desempenho com base em diferentes medidas de avaliação e que existe uma grande variabilidade nas descrições geradas pelos modelos avaliados.