ICPC-2020 Improved Code Summarization via a Graph Neural Network

论文地址：Improved Code Summarization via a Graph Neural Network

AST+convGNN

引言和相关工作写得很清晰，适合了解相关背景

将源代码序列和AST的节点和边都作为特征输入模型，计算序列中token和AST中节点的embedding，边利用ConvGNN计算出embedding，得出embedding之后，输入到GRU。然后计算特征embedding和summary的embedding的attention，最终输出。结构如下：

优点在于：不仅利用了结构信息AST，也利用到了sequence信息。 并且利用到了多跳的结构信息，图中利用的是2-hop的。

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