論文の概要: Empirical Study of Transformers for Source Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07987v2
• Date: Thu, 24 Jun 2021 11:32:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 03:35:35.895761
• Title: Empirical Study of Transformers for Source Code
• Title（参考訳）: ソースコード変換器の実証的研究
• Authors: Nadezhda Chirkova, Sergey Troshin
• Abstract要約: 本研究では,トランスフォーマーが様々なタスクで構文情報を利用する能力について検討する。 我々は,トランスフォーマーが純粋に構文情報に基づいて意味のある予測を行うことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.904366372190943
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Initially developed for natural language processing (NLP), Transformers are now widely used for source code processing, due to the format similarity between source code and text. In contrast to natural language, source code is strictly structured, i.e., it follows the syntax of the programming language. Several recent works develop Transformer modifications for capturing syntactic information in source code. The drawback of these works is that they do not compare to each other and consider different tasks. In this work, we conduct a thorough empirical study of the capabilities of Transformers to utilize syntactic information in different tasks. We consider three tasks (code completion, function naming and bug fixing) and re-implement different syntax-capturing modifications in a unified framework. We show that Transformers are able to make meaningful predictions based purely on syntactic information and underline the best practices of taking the syntactic information into account for improving the performance of the model.
• Abstract（参考訳）: もともと自然言語処理(nlp)用に開発されたトランスフォーマーは、ソースコードとテキストのフォーマットの類似性から、ソースコード処理に広く使われている。 自然言語とは対照的に、ソースコードは厳密に構造化されており、プログラミング言語の構文に従う。 最近のいくつかの研究でソースコードの構文情報をキャプチャするトランスフォーマティブ修正が開発されている。 これらの作品の欠点は、互いに比較せず、異なるタスクを検討することである。 本研究では,様々なタスクで構文情報を利用するトランスフォーマーの能力について,徹底的な実証研究を行う。 我々は3つのタスク(コード補完、関数の命名、バグ修正)を検討し、統一フレームワークで異なるシンタックスキャプチャの変更を再実装する。 トランスフォーマは、純粋に構文情報に基づく有意義な予測が可能であり、モデルの性能向上のために構文情報を考慮に入れるためのベストプラクティスを基礎としている。

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