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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
Chaque lien représente une collaboration sur la même publication. L'épaisseur du lien représente le nombre de collaborations.
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Ding, Z., Tang, Y., Cheng, X., Li, H., & Shang, W. (2024). LoGenText-Plus : Improving Neural Machine Translation Based Logging Texts Generation with Syntactic Templates. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 33(2), 38 (45 pages). Lien externe
Ding, Z., Li, H., Shang, W., & Chen, T.-H. P. (2023). Towards Learning Generalizable Code Embeddings Using Task-agnostic Graph Convolutional Networks. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 32(2), 1-43. Lien externe
Ding, Z., Li, H., Shang, W., & Chen, T.-H. P. (2022). Can pre-trained code embeddings improve model performance? Revisiting the use of code embeddings in software engineering tasks. Empirical Software Engineering, 27(3), 38 pages. Lien externe
Chen, J., Ding, Z., Tang, Y., Sayagh, M., Li, H., Adams, B., & Shang, W. (décembre 2023). IoPV : on inconsistent option performance variations [Communication écrite]. 2023 ESEC/FSE Conferences, San Francisco, CA, USA (13 pages). Lien externe
Ding, Z., Li, H., & Shang, W. (mars 2022). LoGenText: Automatically generating logging texts using neural machine translation [Communication écrite]. IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2022), Honolulu, HI, USA. Lien externe
