论文地址：Automatic source code summarization with graph attention networks
GSCS：语义和结构两个encoder融合
Abstract
本文提出了GSCS利用了代码块的语义和结构信息，GAT处理AST，使用了多头注意力；还使用了RNN模型来获取语义特征
Introduction
源代码有复杂的嵌套结构，不能视作朴素文本；现有模型也不能很好的处理结构信息，比如SBT引入了大量的括号造成不必要的冗余，Tree-LSTM和ConvGNN没有考虑到AST节点的上下文，换句话说每个节点在AST里面都是有局部属性的，但上述两种方法是不考虑的（a+b和b+a是同等对待）
作者认为使用GAT能自动学习并分配权重给邻居，是比Tree-LSTM和ConvGNN更好的选择
Approach
Evaluation
