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P2 Automating API Documentation with LLMs: A BERTopic Approach

用 LLM 自动化 API 文档：一种 BERTopic 方法
FSE Proceedings of the 33rd ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2025匹配度 2/10 · 论文聚焦用 BERTopic 和抽取式摘要自动汇总 Stack Overflow 的 Android API 文档，属于 AI/ML 辅助软件文档与开发者工具，与用户关注的静态分析、Agentic 程序分析、形式化验证、浮点程序分析、贝叶斯程序分析及其与 LLM 的交叉均无直接关系。引用 0 inbox
AmirHossein Naghshzan
机器学习与程序语言编程环境与开发者工具
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话：用 BERTopic 和抽取式摘要自动汇总 Stack Overflow 的 Android API 讨论，改善官方文档。

问题：官方 API 文档常冗长、复杂或不完整，开发者转向 Stack Overflow 等社区论坛获取实用信息。方法：针对 Android API，用 BERTopic 从 360 万条 Stack Overflow 帖子中提取常见主题，再结合抽取式摘要生成包含代码片段的简明摘要。评估：邀请 30 名 Android 开发者进行用户研究，从连贯性、相关性、信息量和满意度评价，结果表明显著提升生产力。结论：将正式 API 知识与社区内容结合可增强文档，使 API 资源更易获取和可操作。

问题
官方 API 文档冗长、复杂或不完整，开发者常依赖 Stack Overflow 等非正式社区来源获取实用知识，但信息分散且难以快速利用。
方法
面向 Android API，使用 BERTopic 从 360 万条 Stack Overflow 帖子中抽取高频主题，并采用抽取式摘要生成包含代码片段的简洁摘要。
评估
通过 30 名 Android 开发者参与的用户研究，从连贯性、相关性、信息量、满意度等维度评估摘要质量与生产力影响。
原文摘要（Abstract）

Developers rely on API documentation, but official sources are often lengthy, complex, or incomplete. Many turn to community-driven forums like Stack Overflow for practical insights. We propose automating the summarization of informal sources, focusing on Android APIs. Using BERTopic, we extracted prevalent topics from 3.6 million Stack Overflow posts and applied extractive summarization techniques to generate concise summaries, including code snippets. A user study with 30 Android developers assessed the summaries for coherence, relevance, informativeness, and satisfaction, showing improved productivity. Integrating formal API knowledge with community-generated content enhances documentation, making API resources more accessible and actionable work.

链接与引用

DOI 原文 · PDF（开放获取） ·

BibTeX 
@inproceedings{paperbot8972,
  title = {Automating API Documentation with LLMs: A BERTopic Approach},
  author = {AmirHossein Naghshzan},
  booktitle = {FSE},
  year = {2025},
  doi = {10.1145/3696630.3728615}
}