代码函数文档多语言数据集CodeFunctionDocumentationMultilingualDataset-sammanshabbir

数据来源：互联网公开数据

标签：代码, 函数, 文档, 编程语言, 自然语言处理, 机器学习, 文本分析, 深度学习

数据概述：该数据集包含来自开源代码库的代码函数及其对应的文档字符串，用于训练和评估代码相关的自然语言处理模型。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态代码语料库。地理范围：数据来源于全球范围内的开源代码项目。数据维度：包括代码库（repo）、文件路径（path）、函数名（func_name）、原始代码字符串（original_string）、编程语言（language）、代码（code）、代码标记（code_tokens）、文档字符串（docstring）、文档字符串标记（docstring_tokens）、代码哈希值（sha）、代码库URL（url）和分区信息（partition）等。数据格式：CSV格式，包含tr_data.csv、t_data.csv和v_data.csv三个文件，分别对应训练集、测试集和验证集，便于模型训练和评估。数据已进行初步处理，例如代码和文档字符串的提取与标注。该数据集适合用于代码理解、代码生成、代码搜索、文档生成、代码补全等相关任务。

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：适用于代码理解、代码生成、代码搜索、文档生成等领域的学术研究，如基于Transformer的代码生成模型、代码语义分析、代码与文档的对齐研究等。行业应用：可以为软件开发行业提供数据支持，特别是在代码自动生成、代码智能提示、代码缺陷检测等领域。决策支持：支持软件开发团队的代码质量评估、代码维护成本分析和开发流程优化。教育和培训：作为计算机科学、软件工程、自然语言处理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解代码与文档之间的关系，提升编程技能。此数据集特别适合用于探索代码结构、函数功能与文档描述之间的关联，帮助用户开发更智能的代码分析工具、提升代码生成和理解的效率。