論文の概要: Towards Full-line Code Completion with Neural Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08603v1
• Date: Fri, 18 Sep 2020 03:12:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 03:15:14.277830
• Title: Towards Full-line Code Completion with Neural Language Models
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークモデルによる全行コード補完に向けて
• Authors: Wenhan Wang, Sijie Shen, Ge Li, Zhi Jin
• Abstract要約: 単一トークンではなく,コード行全体を直接完了する可能性について論じる。 最近のニューラルネットワークモデルは、コード補完の好ましいアプローチとして採用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.458883198815393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A code completion system suggests future code elements to developers given a partially-complete code snippet. Code completion is one of the most useful features in Integrated Development Environments (IDEs). Currently, most code completion techniques predict a single token at a time. In this paper, we take a further step and discuss the probability of directly completing a whole line of code instead of a single token. We believe suggesting longer code sequences can further improve the efficiency of developers. Recently neural language models have been adopted as a preferred approach for code completion, and we believe these models can still be applied to full-line code completion with a few improvements. We conduct our experiments on two real-world python corpora and evaluate existing neural models based on source code tokens or syntactical actions. The results show that neural language models can achieve acceptable results on our tasks, with significant room for improvements.
• Abstract（参考訳）: コード補完システムは、部分的に完成したコードスニペットを開発者に提案する。 コード補完は統合開発環境(IDE)で最も有用な機能の1つである。 現在、ほとんどのコード補完技術は一度にひとつのトークンを予測する。 本稿では,さらに一歩進めて,単一トークンではなく,コード行全体を直接完了する可能性について論じる。 より長いコードシーケンスが開発者の効率をさらに改善できると考えている。 近年のニューラルネットワークモデルは,コード補完に望ましいアプローチとして採用されている。 実世界の2つのピソンコーパスで実験を行い、ソースコードトークンや構文行動に基づいて既存のニューラルモデルを評価する。 結果は、ニューラルネットワークモデルが我々のタスクで許容できる結果を得ることができ、改善の余地があることを示している。

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