《表8 代码自动生成性能评估结果》

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《一种半监督学习的代码自动生成性能评估方法》

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为了进一步验证本文所提出的方法，代码自动生成过程中采集的性能数据使用Precision、Recall、MRR、F1-Measure及本文评估方法中的进行了计算．本文的代码自动生成性能数据在Install J IDEA中采集．在Install J IDEA中，代码自动生成工具可以推荐无限多个代码．但无限多的推荐代码会导致Precision接近0，即使推荐成功也没有意义．因此，性能评估中设定Top-K大小为3，且只考虑推荐代码列表中的前3项．针对表7中16条代码自动生成记录，性能评估结果如表8所示．