論文の概要: Context-Aware Parse Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11118v1
• Date: Tue, 24 Mar 2020 21:19:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 09:25:59.481334
• Title: Context-Aware Parse Trees
• Title（参考訳）: コンテキスト対応Parseツリー
• Authors: Fangke Ye, Shengtian Zhou, Anand Venkat, Ryan Marcus, Paul Petersen, Jesmin Jahan Tithi, Tim Mattson, Tim Kraska, Pradeep Dubey, Vivek Sarkar, Justin Gottschlich
• Abstract要約: Aroma の SPT に強く影響された新しい木構造である emphcontext-aware parse Tree (CAPT) を提案する。 CAPTはよりリッチなセマンティック表現を提供することでSPTを強化する。 本研究は,提案する意味論的特徴の価値を定量的に検証し,分析した48,610プログラムにおいて,特定のCAPT構成がSPTよりも39%精度が高いことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.77504064534521
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The simplified parse tree (SPT) presented in Aroma, a state-of-the-art code recommendation system, is a tree-structured representation used to infer code semantics by capturing program \emph{structure} rather than program \emph{syntax}. This is a departure from the classical abstract syntax tree, which is principally driven by programming language syntax. While we believe a semantics-driven representation is desirable, the specifics of an SPT's construction can impact its performance. We analyze these nuances and present a new tree structure, heavily influenced by Aroma's SPT, called a \emph{context-aware parse tree} (CAPT). CAPT enhances SPT by providing a richer level of semantic representation. Specifically, CAPT provides additional binding support for language-specific techniques for adding semantically-salient features, and language-agnostic techniques for removing syntactically-present but semantically-irrelevant features. Our research quantitatively demonstrates the value of our proposed semantically-salient features, enabling a specific CAPT configuration to be 39\% more accurate than SPT across the 48,610 programs we analyzed.
• Abstract（参考訳）: 単純化されたパースツリー(SPT)は、最先端のコードレコメンデーションシステムであるAromaで提示され、プログラム \emph{syntax} ではなくプログラム \emph{structure} をキャプチャすることで、コードセマンティクスを推論する木構造表現である。 これは、プログラミング言語構文によって主に駆動される古典的な抽象構文木から逸脱している。 我々は意味論に基づく表現が望ましいと考えているが、SPTの構成の特異性はその性能に影響を与える可能性がある。 これらのニュアンスを解析し,アロマのsptの影響を強く受け,新しい木構造である<emph{context-aware parse tree} (capt) を提示する。 CAPTはよりリッチなセマンティック表現を提供することでSPTを強化する。 特に、CAPTはセマンティックな特徴を追加するための言語固有の技術と、構文的に表現されているが意味的に関係のない特徴を取り除くための言語に依存しない技術に対する追加のバインディングサポートを提供する。 本研究は,提案する意味論的特徴の価値を定量的に検証し,分析した48,610個のプログラムにおいて,特定のCAPT構成がSPTよりも39倍精度が高いことを示した。

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