Труды КНЦ. Технические науки. – 2026. - № 1

Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2026. Т. 17, № 1. С. 115-128. Transactions of the Kola Science Centre of RAS. Series: Engineering Sciences. 2026. Vol. 17, No. 1. P. 115-128. Список источников Датьев И. О., Федоров А. М., Ревякин А. А. Фокусированный сбор и обработка открытых данных социальных медиа // Онтология проектирования. 2024. Т. 14, № 4 (54). С. 569-581. DOI: 10.18287/2223-9537-2024-14-4-569-581. Информационная карта НИОКТР. URL: https://gisnauka.ru/nioktr/detail/3A4F1NQ3Q3O68L885FV6A9XO (дата обращения: 20.01.2026). Федоров А. М., Датьев И. О., Вишняков И. Г. Метод интеграции больших языковых моделей в алгоритмы фокусированного мониторинга открытых данных социальных медиа // Информатика и автоматизация. 2025. № 6 (24). С. 1623-1648. Automatic Documentation Generation via Source Code Summarization / Y. Wang [et al.] // IEEE Transactions on Software Engineering. 2022. Vol. 48, № 5. P. 1528-1543. Ayer S. K., Messner J. I., Anumba C. J. A Framework for Automating the Creation of a Building InformationModel // Proceedings of the 16th International Conference on Computing in Civil and Building Engineering (ICCCBE 2016). Osaka, Japan, 2016. P. 1831-1838. Chen M., Tworek J., Jun H., Yuan Q., Pinto H. P. D. O., Kaplan J. [et al.]. Evaluating Large Language Models Trained on Code [Электронный ресурс]: препринт. 2021. arXiv:2107.03374. URL: https://arxiv.org/abs/2107.03374 (дата обращения: 20.10.2025). Chen Z., Kommrusch S., Monperrus M. Neural transfer learning for repairing security vulnerabilities in C code // IEEE Transactions on Software Engineering. 2020. Vol. 47, № 11. P. 2589-2610. CodeT5: Identifier-aware Unified Pre-trained Encoder-Decoder Models for Code Understanding and Generation / Y. Wang [et al.] // Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). 2021. P. 8696-8708. Gitea: A painless self-hosted Git service [Электронный ресурс]: официальная документация. URL: https://docs.gitea.com (дата обращения: 20.10.2025). Husain H., Wu H., Gazit T., AllamanisM., BrockschmidtM. CodeSearchNet Challenge: Evaluating the State of Semantic Code Search [Электронный ресурс]: препринт. 2019. arXiv:1909.09436. URL: https://arxiv.org/abs/1909.09436 (дата обращения: 20.10.2025). Li Y., Choi D., Chung J. [et al.]. Competition-Level Code Generation with AlphaCode / Y. Li [et al.] // Science. 2022. Vol. 378, № 6624. P. 1092-1097. Mintlify —AI powered documentation [Электронный ресурс]: официальный сайт. URL: https://mintlify.com/ (дата обращения: 20.10.2025). Obsidian [Электронный ресурс]: официальная документация. URL: https://help.obsidian.md (дата обращения: 13.02.2026). PasDoc: Documentation Tool for Pascal Source Code [Электронный ресурс]: официальный репозиторий проекта. URL: https://github.com/pasdoc/pasdoc (дата обращения: 20.10.2025). Software Documentation Issues Unveiled / E. Aghajani [et al.] // Proceedings of the 41st International Conference on Software Engineering (ICSE 2019). Montreal, Canada :IEEE/ACM, 2019. P. 1199-1210. DOI: 10.1109/ICSE.2019.00122. Swimm —Continuous documentation that flows with your work [Электронный ресурс]: официальный сайт. URL: https://swimm.io/ (дата обращения: 20.10.2025). van Deursen A., van Vliet H. Documenting and Analyzing a Legacy System // Journal of Software Maintenance and Evolution: Research and Practice. 2000. Vol. 12, № 3. P. 143-172. R eferences Aghajani E., Nagy C., Vega-Marquez O. L., Linares-Vasquez M., Moreno L., Bavota G., Lanza M. Software Documentation Issues Unveiled. Proceedings o f the 41st IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE 2019), Montreal, Canada, 2019, pp. 1199-1210. DOI: 10.1109/ICSE.2019.00122. Ayer S. K., Messner J. I., Anumba C. J. A Framework for Automating the Creation o f a Building Information Model. Proceedings o f the 16th International Conference on Computing in Civil and Building Engineering (ICCCBE 2016), Osaka, Japan, 2016, pp. 1831-1838. Chen M., Tworek J., Jun H., Yuan Q., Pinto H. P. D. O., Kaplan J., et al. Evaluating Large Language Models Trained on Code. 2021. arXiv:2107.03374. Available at: https://arxiv.org/abs/2107.03374 (accessed 20.10.2025). Chen Z., Kommrusch S., Monperrus M. Neural transfer learning for repairing security vulnerabilities in C code. IEEE Transactions on Software Engineering, 2020, Vol. 47, No. 11, pp. 2589-2610. Datyev I. O., Fedorov A. M., Revyakin A. A. Focused collection and processing of open social media data. Ontology o fDesigning, 2024, vol. 14, no. 4 (54), pp. 569-581. (In Russ.). doi:10.18287/2223-9537-2024-14-4-569-581. © Федоров А. М., Датьев И. О., Илясов М. О., Вишняков И. Г., 2026 1 2 7