グラフ(キーノート)によるコードからの学習【JST・京大機械翻訳】

Brockschmidt Marc

文献

J-GLOBAL ID：202002242634938479 整理番号：20A1865757

グラフ(キーノート)によるコードからの学習【JST・京大機械翻訳】

Learning from code with graphs (keynote)

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資料名：
号： NL4SE 2018 ページ： 1 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ソースコードの大きなコーパス(”Big Code”)からの学習は,過去数年間にわたって関心が増している。作業の第一波は,自然言語処理のような他の機械学習分野から,外装の方法に焦点を絞った。これらの技法は,コードからの学習の実現可能性を示すことに成功したが,いくつかの初期実用解に導いて,それらは既知のプログラム意味論の明示的利用を忘れる。一連の最近の研究において,グラフにおけるプログラム解析手法と深い学習技法を統合することにより,この問題を解決することを試みた。グラフは,エンティティとそれらの関係をモデル化するための便利で一般的な形式であり,また,機械学習研究者からの関心の増加を見る。本講演では,プログラムを理解・生成するためのグラフベース学習の2つのアプリケーションを提示し,本研究の成功に関する将来の研究構築の範囲を論じた。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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計算機システム開発 , 技術教育 , CAI

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