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● 论文标题：TG-CUP: A Transformer and GNN-Based Multi-Modal Comment Updating Method

● 发表期刊：ACM Transactions on Software Engineering and Methodology

● 作者单位：中山大学乐鱼体育平台冠名大巴黎

● 关键词：代码注释、注释更新、协同进化、图神经网络

在软件开发中，过时代码注释如同“沉默的定时炸弹”——虽能辅助理解，但极易误导开发、引发缺陷。开发者更新代码后常忘记同步注释，导致此问题。当注释更新与代码变更关联性不高（非代码指示性更新，NCIU）时，传统基于学习的方法往往性能不足。

乐鱼体育平台冠名大巴黎黄袁老师团队新开发的TG-CUP创新性地融合旧注释文本、代码编辑序列与AST变更差异图三大模态，通过Transformer与图神经网络协同建模，有效解决了传统方法难以处理的NCIU难题。

TG-CUP如同为代码注释装上“实时导航”，通过这种多模态融合方式，更精准地保持注释与代码同步，显著提升软件开发效率与可靠性。

一、方法论阐述

TG-CUP旨在解决代码变更后注释不同步的问题，通过自动化技术将过时注释更新为与新代码保持一致的注释。其核心创新在于采用三模态信息融合策略：（1）原始注释文本、（2）代码编辑序列、（3）AST变更差异图，并分别通过Transformer和图神经网络进行编码，最终在解码阶段通过多头注意力机制实现多模态信息融合后生成新注释，该设计使模型在常规和非代码指示性更新（NCIU）场景下均表现优异。

（一）文本序列输入

预处理阶段首先对旧注释进行清洗（移除URL、邮箱等无关信息），使用BPE<