代码函数文档数据集CodeFunctionDocumentationDataset-humsmughal
数据来源：互联网公开数据
标签：代码分析, 软件工程, 自然语言处理, 函数文档, 机器学习, 代码生成, 文本理解, Python
数据概述：
该数据集包含来自GitHub的Python代码库中的函数及其对应的文档字符串，旨在用于代码分析、文档生成等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态代码快照。
地理范围：数据来源于GitHub上的开源Python项目，覆盖范围广泛。
数据维度：数据集包括多个字段，如“repo”（代码库名称）、“path”（文件路径）、“func_name”（函数名称）、“original_string”（函数定义）、“language”（编程语言）、“code”（函数代码）、“code_tokens”（代码标记）、“docstring”（文档字符串）、“docstring_tokens”（文档字符串标记）、“sha”（提交哈希值）、“url”（代码库URL）、“partition”（数据分区）。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv, valid_data.csv和test_data.csv三个文件，分别用于训练、验证和测试。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于软件工程、自然语言处理等领域的学术研究，如代码自动生成、代码理解、文档生成、代码搜索等。
行业应用：为软件开发行业提供数据支持，尤其适用于代码辅助工具的开发，如代码补全、代码注释、代码质量评估等。
决策支持：支持软件项目的代码规范化、文档自动化和代码可维护性评估。
教育和培训：作为编程和软件工程课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解代码与文档之间的关系。
此数据集特别适合用于探索代码与文档字符串之间的关联，从而构建能够理解代码并生成高质量文档的机器学习模型，提升代码的可读性和可维护性。
