論文の概要: Code Completion by Modeling Flattened Abstract Syntax Trees as Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09499v1
• Date: Wed, 17 Mar 2021 08:11:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-18 13:07:40.770766
• Title: Code Completion by Modeling Flattened Abstract Syntax Trees as Graphs
• Title（参考訳）: 抽象構文木をグラフとしてモデル化したコード補完
• Authors: Yanlin Wang, Hui Li
• Abstract要約: 本稿では,部分ASTのフラット化シーケンスをASTグラフとしてモデル化したCCAGという新しいコード補完手法を提案する。 CCAGは、提案されたAST Graph Attention Blockを使用してASTグラフの異なる依存関係をキャプチャし、コード補完における表現学習を行います。 実験の結果,ccagは最先端のアプローチよりも優れた性能を示し,インテリジェントなコード補完を実現することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9596727975165438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Code completion has become an essential component of integrated development environments. Contemporary code completion methods rely on the abstract syntax tree (AST) to generate syntactically correct code. However, they cannot fully capture the sequential and repetitive patterns of writing code and the structural information of the AST. To alleviate these problems, we propose a new code completion approach named CCAG, which models the flattened sequence of a partial AST as an AST graph. CCAG uses our proposed AST Graph Attention Block to capture different dependencies in the AST graph for representation learning in code completion. The sub-tasks of code completion are optimized via multi-task learning in CCAG, and the task balance is automatically achieved using uncertainty without the need to tune task weights. The experimental results show that CCAG has superior performance than state-of-the-art approaches and it is able to provide intelligent code completion.
• Abstract（参考訳）: コード補完は統合開発環境の重要なコンポーネントになっている。 現代のコード補完メソッドは、構文的に正しいコードを生成するために抽象構文木(AST)に依存している。 しかし、コードの記述とASTの構造情報の逐次的かつ反復的なパターンを完全に把握することはできない。 これらの問題を緩和するために,部分ASTのフラット化シーケンスをASTグラフとしてモデル化したCCAGという新しいコード補完手法を提案する。 CCAGは提案したAST Graph Attention Blockを使用して、ASTグラフのさまざまな依存関係をキャプチャして、コード補完における表現学習を行います。 コード補完のサブタスクはCCAGのマルチタスク学習によって最適化され、タスクの重みを調整せずに不確実性を使ってタスクバランスが自動的に達成される。 実験の結果,ccagは最先端のアプローチよりも優れた性能を示し,インテリジェントなコード補完を実現することができた。

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