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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Nouwou Mindom, P. S., Da Silva, L. M. P., Nikanjam, A., & Khomh, F. (2025). Continuously Learning Bug Locations. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology. Lien externe
Verdet, A., Hamdaqa, M., Da Silva, L. M. P., & Khomh, F. (2025). Erratum: Assessing the adoption of security policies by developers in terraform across different cloud providers. Empirical Software Engineering, 30(6), 74 (1 page). Lien externe
Da Silva, L. M. P., Samhi, J., & Khomh, F. (2025). LLMs and Stack Overflow discussions: Reliability, impact, and challenges. Journal of Systems and Software, 230, 112541 (21 pages). Lien externe
Foalem, P. L., Da Silva, L. M. P., Khomh, F., Li, H., & Merlo, E. (2025). Logging requirement for continuous auditing of responsible machine learning-based applications. Empirical Software Engineering, 30(3), 97 (37 pages). Lien externe
Verdet, A., Hamdaqa, M., Da Silva, L. M. P., & Khomh, F. (2025). Assessing the adoption of security policies by developers in terraform across different cloud providers. Empirical Software Engineering, 30(3). Disponible
Abbassi, A. A., Da Silva, L. M. P., Nikanjam, A., & Khomh, F. (septembre 2025). A Taxonomy of Inefficiencies in LLM-Generated Python Code [Communication écrite]. International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2025), Auckland, New Zealand. Lien externe
Da Silva, L. M. P., S. AMHI, J., & Khomh, F. (2025). LLMs and Stack Overflow Discussions: Reliability, Impact, and Challenges [Ensemble de données]. Lien externe
