📖 Generation of Natural-Language Explanations for Static-Analysis Warnings Using Single- and Multi-Objective Optimization ✍️ НОЦ ФНС России и МГТУ им. Н.Э. Баумана Malashin, I.P. — инженер-исследователь НОЦ ФНС 📚 Computers 🏆 Top 15% by SNIP 🔗 doi.org/10.3390/computers14120534 📄 Исследовательская статья 📝 В статье рассматривается генерация объяснений на естественном языке для предупреждений статического анализа кода с использованием одно- и многоцелевой оптимизации. Предложен сквозной конвейер на базе трансформерной модели CodeT5, обученной на 5183 парах «предупреждение–объяснение» для Java-репозиториев, включая валидационную выборку для оценки достоверности. Для настройки гиперпараметров применены генетический алгоритм с адаптивной коррекцией пространства поиска и многоцелевая эволюционная оптимизация NSGA-II, позволяющая балансировать между точностью соответствия предупреждению и языковой связностью текста. Показано, что подход на основе Парето-оптимальных конфигураций повышает достоверность объяснений до 12% и улучшает текстовое качество на 5–8% по сравнению с базовой моделью, обеспечивая при этом высокую скорость генерации #natural_language_generation #static_analysis #transformer_models #hyperparameter_optimization #multi_objective_optimization #genetic_algorithms #software_engineering #CodeT5 💡 Scopus Today | Бауманка