基于用户评论的代码质量识别与分析

随着IT社区和代码托管平台的发展,针对代码的用户评论数量急剧增加。用户在使用代码后给出的评论中包含丰富的静态和动态代码质量信息,对其进行提取与分析将有助于开发者了解用户关注的代码质量信息,以有针对性地提升代码质量,还有助于用户选择满足要求的代码。为此,文中提出了包含静态特性和动态特性的代码质量模型,以及识别并分析用户评论中代码质量信息的方法。首先,根据评价对象和评价句型规则识别出具有代码质量的用户评论;然后,应用评价对象和评价观点抽取代码质量属性表现;最后,通过分析代码质量属性表现和情感倾向给出代码静态和动态质量的相关结果。实验结果表明,所提方法能够有效地分析用户评论中的代码质量信息。