代码API序列生成与注释数据集CodeAPISequenceGenerationandAnnotationDataset-abdaman
数据来源：互联网公开数据
标签：代码生成, API序列, 软件工程, 机器学习, 自然语言处理, 代码注释, 源代码分析, 文本生成
数据概述：
该数据集包含来自软件开发项目的代码片段，记录了API序列及其对应的注释信息，用于代码生成、理解和分析任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态的代码语料库。
地理范围：数据来源于全球软件开发实践，不限定特定区域。
数据维度：包括多组关键字段：
Unnamed: 0: 序号。
annotation：对API序列的自然语言注释。
api_seq：API序列，即代码中API的调用顺序。
target_api：目标API序列，通常与api_seq相同，用于训练模型。
context_api：代码上下文相关的API信息（可能为空）。
source_code：对应的源代码片段。
related_so_question：Stack Overflow上相关的提问。
related_so_answer：Stack Overflow上相关的回答。
数据格式：CSV格式，包含train、validate和test三组数据，分别命名为train_3_lines.csv、validate_3_lines.csv、test_3_lines_dedup.csv，便于模型训练与评估。
该数据集适用于代码生成、API序列预测、代码注释生成等相关研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于软件工程、自然语言处理等交叉领域的学术研究，如代码生成模型、代码理解、API推荐、代码注释生成等。
行业应用：为软件开发行业提供数据支持，尤其适用于代码自动补全、代码搜索、代码审查工具、智能编程助手等产品的开发与优化。
决策支持：支持软件开发团队的代码质量评估、代码规范检查以及知识库构建。
教育和培训：作为软件工程、人工智能相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员学习代码分析、代码生成等技术。
此数据集特别适合用于探索代码API序列与自然语言注释之间的内在联系，帮助用户构建代码生成模型、提升代码可读性与可维护性。
