抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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オープンドメインコード生成は,プログラミングコミュニティで頻繁に変化し,拡張される関数とクラスの集合が頻繁に変化するので,挑戦的な問題である。追加訓練なしで未知のライブラリのためのコード生成の課題を考察した。本論文では,未知のライブラリを処理するために,人間プログラマのような関連するAPI文書を参照できるコード生成のフレームワークを検討した。この方向の最初のステップとして,著者らは,抽出した署名から自然言語意図とコピープリミティブに基づくAPI文書から関連コード署名を抽出することができるモデルを実行した。さらに,未知ライブラリと著者らのフレームワークのためのコード生成を評価するために,著者らは,オープンドメインコード生成の既存のデータセットを拡張し,評価データが訓練データに現れないライブラリを用いた例のみからなるように再分割した。著者らの新しい分割に関する実験は,ベースライン符号器-デコーダモデルが,予期されたように未知ライブラリのプリミティブを用いてコードを生成できないことを示した。対照的に,著者らのモデルは,新しい分割のベースラインよりも性能が優れており,抽出された符号署名が無雑音である場合,適切に未知のプリミティブを生成することができる。【JST・京大機械翻訳】