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J-GLOBAL ID：202202279750035030   整理番号：22A0554672

コード生成のためのAST構造強化復号器【JST・京大機械翻訳】

An AST Structure Enhanced Decoder for Code Generation

著者 (6件)： Jiang Hui (School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, Fujian, China) ,  Song Linfeng (Tencent Company, Shenzhen, China) ,  Ge Yubin (University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA) ,  Meng Fandong (Tecent Company, Shenzhen, Beijing, China) ,  Yao Junfeng (School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, Fujian, China) ,  Su Jinsong (School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, Fujian, China)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing  (IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing)
巻： 30  ページ： 468-476  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0508B  ISSN： 2329-9290  CODEN： ITASFA  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： 現在,最も支配的なニューラルコード生成モデルは,しばしばツリー構造化LSTM復号器を装備し,それは,事前順序トラバースを介して抽象構文ツリー(AST)を構築するために一連の動作を出力する。しかし,そのような復号器には2つの明白な欠点がある。第1に,親行動を除いて,他のファラウェイと重要な歴史行動は,現在の決定にはほとんど寄与しない。第2に,それはまた,現在の行動の予測のために重要な将来の行動を無視する。これらの問題に対処するため,本論文では,符号生成用の新しいAST構造増強復号器を提案し,これは,上記2つの側面に関して復号器を大幅に拡張する。第1に,著者らは,歴史行動を完全に利用するためにAST情報強化注意機構を導入し,そのインパクトを,それらの構文距離,行動タイプおよび相対位置によってさらに識別した。第2に,著者らは,現在の行動の予測とマルチタスク学習によるその重要な将来行動を共同でモデル化して,そこで,後者の学習隠れ状態を,前者を改善するためにさらに活用することができた。一般的に用いられるデータセットに関する実験結果は,著者らの提案した復号器の有効性を実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  *復号器 ,  ツリー構造 ,  モデリング ,  モデル ,  有効性 ,  *コード生成
準シソーラス用語： 構文木 ,  生成モデル ,  マルチタスク学習 ,  構文 ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： コード生成 ,  AST ,  構造強化 ,  復号器