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Automatic Classification of Source Code Archives by Programming Language: A Deep Learning Approach

机译:通过编程语言对源代码档案进行自动分类:一种深度学习方法

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摘要

This paper proposes the use of a Deep Learning technique, the Long Short-Term Memory (LSTM) recurrent neural network, for the automatic classification of source code archives by programming language. Experiments show that this simple recurrent neural network architecture gives promising results in accuracy compared to the Naive Bayes classifier, currently used by Linguist, one of the most popular programming language classifiers.
机译:本文提出了使用深度学习技术(长短期记忆(LSTM)递归神经网络)通过编程语言对源代码档案进行自动分类。实验表明,与目前最流行的编程语言分类器之一Linguist使用的朴素贝叶斯分类器相比,这种简单的递归神经网络体系结构在准确性方面提供了可喜的结果。

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