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J-GLOBAL ID：202002278908167577   整理番号：20A0776908

ビッグコードと自然性のための機械学習の調査【JST・京大機械翻訳】

A Survey of Machine Learning for Big Code and Naturalness

著者 (4件)： Allamanis Miltiadis (Microsoft Research, Cambridge, United Kingdom) ,  Barr Earl T. (University College London, Gower Street, United Kingdom) ,  Devanbu Premkumar (University of California, Davis, California, USA) ,  Sutton Charles (University of Edinburgh and The Alan Turing Institute, Edinburgh, United Kingdom)
資料名： ACM Computing Surveys  (ACM Computing Surveys)
巻： 51  号： 4  ページ： 1-37  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0003B  ISSN： 0360-0300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械学習,プログラミング言語,およびソフトウェア工学の交差点における研究は,最近,コードのパターンの豊富さを利用するソースコードの学習可能な確率モデルを提案する際に重要なステップを取った。本論文では,本研究を調査した。自然言語に対するプログラミング言語を対比し,これらの類似性と差異が確率モデルの設計をどのように駆動するかを論じた。各モデルの基礎となる設計原理に基づく分類を示し,それを用いて文献をナビゲートした。次に,著者らは,研究者がこれらのモデルを応用分野に適応させて,交差切断と応用特異的な挑戦と機会を議論する方法をレビューする。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】

シソーラス用語： 確率モデル ,  類似性 ,  交差点 ,  プログラミング言語 ,  ソフトウェア工学 ,  *機械学習 ,  *学習 ,  自然言語 ,  ソースコード ,  数学モデル
準シソーラス用語： 設計原理 ,  自然性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ビッグコード ,  コード自然性 ,  機械学習 ,  ソフトウェア工学ツール

分類 (4件)： 応用プログラミング言語  (JD03052Y) ,  汎用プログラミング言語  (JD03051H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (2件)： 機械学習 ,  調査