@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00097893,
 author = {山下, 大貴 and 千本, 達也 and 竹内, 和広 and Hiroki, Yamashita and Tatsuya, Senbon and Kazuhiro, Takeuchi},
 book = {ウィンターワークショップ2014・イン・大洗 論文集},
 month = {Jan},
 note = {ソースコードのより深い解析を行うためには、自然言語による記述を考慮する必要がある。自然言語はソースコード中のコメントだけでなく、クラス名、メソッド名、変数名といった構成要素にも独特の形で出現する。我々は、ソースコードから言語表現を抽出した上で扱いやすいベクトル空間で特徴を表現するツール群を、ソースコード解析用の言語資源化を視座に開発している。また、ツールの有効性をソースコードのクラスタリング実験により評価した。, For the deeper analysis on source code, we have to consider many natural language descriptions in it. Natural language is used not only for these comments, but also for variable names, class names, methods names etc. We propose a tool that extracts feature vectors from these descriptions in source code and manage the high dimensional vector space with some NLP（Ntatural Language Processing) resources and techniques. Examining the tools, we conducted a clustering experiment on source code files from some open softwares.},
 pages = {29--30},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {言語資源を利用したリポジトリマイニング基盤ツールの開発},
 volume = {2014},
 year = {2014}
}