代码到架构映射表示方法研究发表

2026年11月2日，研究人员在arXiv机器学习分类下发表研究《What Carries Architectural Signal? A Code-to-Architecture Mapping Study》。该研究由Rakhshanda Jabeen等人完成，旨在探索代码到架构映射中哪些特征真正有效，聚焦于制品表示法与图上下文对映射过程的影响。研究在10个Java、C和C++系统上进行对比实验，这些系统处于有限标注预算条件下。实验发现，编码依赖信息的表示法在大多数系统上优于纯词汇表示法。在使用异构图Transformer时，支持文件夹的变体在预测一致性上表现最佳，其中目录规则的单系统中位数准确率达到89%至100%。研究表明成员节点无法带来一致改进，建议在评估归因图神经网络优势前，先考察文件表示和目录组织已提供的信息量。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。