GAP-Gen:誘導自動Pythonコード生成【JST・京大機械翻訳】

Zhao Junchen; Song Yurun; Wang Junlin; Harris Ian G.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207698099001 整理番号：22P0277970

GAP-Gen:誘導自動Pythonコード生成【JST・京大機械翻訳】

GAP-Gen: Guided Automatic Python Code Generation

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発行年： 2022年01月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年05月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

自然言語記述からの自動コード生成は,ソフトウェア開発の過程で非常に有益である。本研究では,Python構文制約と意味制約に基づく誘導自動Python符号生成法を提案した。最初に,抽象構文ツリー(AST)の簡易版であるSyntax-Flowの形式でPython構文制約を導入し,Python符号の重要な構文情報を維持する。Syntax-Flowに加えて,著者らは,変数と機能名前をコードを通して一貫して抽象する変数-Flowを導入した。本研究では,事前訓練よりも,計算要求を低減するが,自動Python符号生成タスクにおいて高い発電性能を維持する微調整プロセスを修正することに焦点を当てた。GAP-Genは,EdinburghNLPからのコード-to-DocストリングデータセットコードSearchNet,CodeSearchNet AdvTestおよびCode-Docストリング Corpusを用いて,変圧器ベースの言語モデルT5およびCodeT5を微調整した。著者らの実験は,GAP-Genが従来の研究より自動Python符号生成タスクに関してより良い結果を達成することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

汎用プログラミング言語

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