Các kết quả thu được đã chỉ ra rằng SLAMC có khả năng gợi ý mã với độ chính xác tương đối cao cho ngôn ngữ C. Việc tích hợp SLAMC trong gợi ý mã cho ngôn ngữ C vào Eclipse đã được thực hiện nhưng mới được kiểm thử các trường hợp gợi ý mã đơn giản. Bên cạnh đó, vấn đề nâng cấp khả năng gợi ý mã phụ thuộc rất nhiều vào codebase. Nếu khi huấn luyện trong codebase không xuất hiện các mẫu mã như đang xét gợi ý mã thì chương trình có thể không đưa ra được các gợi ý. Do vậy, trong tương lai tôi mong muốn thực hiện kiểm thử đa dạng gợi ý mã, chỉnh sửa chương trình và lưu lại các trường hợp chương trình không đưa ra được danh sách gợi ý mã do không xuất hiện mẫu mã để bổ sung thủ công vào codebase nhằm đảm bảo plugin hoạt động hiệu quả, chính xác, ít xảy ra lỗi.
Tài liệu tham khảo
[1]Abram Hindle, Earl Barr, Mark Gabel, Zhendong Su, Prem Devanbu (2012), “On the Naturalness of Software”, In Proceedings of the 2012 International Conference
on Software Engineering, pp.837-847.
[2]Brian W. Kernighan, Dennis M. Ritchie (1989), The C Programming Language, American National Standards Institute, America.
[3]Danila Piatov, Andrea Janes, Alberto Sillitti, and Giancarlo Succi (2012), “Using the Eclipse C/C++ Development Tooling as a Robust, Fully Functional, Actively, Maintained, Open Source C++ Parser”, OSS, volume.378, pp.399.
[4]E. Triantaphyllou, B. Shu, S. Nieto Sanchez, and T. Ray (1998), “Multi-Criteria Decision Making: An Operations Research Approach”, Encyclopedia of Electrical and Electronics Engineering, pp.175-186.
[5]H. M. Wallach (2006), “Topic modeling: beyond bag-of-words”, In Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning, ICML '06, pp.977-984.
[6]Luong Thanh Binh, Hoang Anh Viet, Pham Xuan Toan, Takenobu Aoshima (2007),
“C/C++ source code analyzing with CDT”, Proceedings of the Second Asia Pacific International Conference on Information Science and Technology.
[7]S. Boyd, C. Cortes, M. Mohri, and A. Radovanovic (2012), “Accuracy at the Top”,
In NIPS.
[8]Tung Thanh Nguyen, Anh Tuan Nguyen, Hoan Anh Nguyen, Tien N. Nguyen
(2013), “A Statistical Semantic Language Model for Source Code”, In FSE, pp.532–542.