HintMiner 是一种自动化工具，帮助用户在提问后快速获取可能的提示，从而提高在 Stack Overflow 等 QA 平台上得到满意答案的概率。系统首先从网络上抓取大量的问答帖子，然后利用 MiningNet 从这些帖子中抽取潜在提示。MiningNet 是基于 Transformer 的编码‑解码模型，结合了复制机制，以便在生成提示时能够直接复用原帖中的关键片段。为了解决缺乏标注数据的问题，作者设计了自监督学习目标：随机遮蔽原帖中的若干句子作为“提示”，模型需要在给定剩余上下文的情况下恢复被遮蔽的句子。该目标使得模型能够在海量未标注的 Q&A 数据上进行有效训练。
实验在 60,000 条 Stack Overflow 问题上进行评估，HintMiner 在 BLEU 上达到 36.17%，在 ROUGE‑2 上达到 36.29%，显著优于基线方法。工具和实验数据已公开发布，便于社区复现和进一步研究。
点评：该方法通过自监督学习充分利用了公开的问答数据，展示了语言模型在实际辅助编程场景中的潜力。