論文の概要: Toward Code Generation: A Survey and Lessons from Semantic Parsing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03317v1
- Date: Mon, 26 Apr 2021 22:05:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-11 08:34:40.591555
- Title: Toward Code Generation: A Survey and Lessons from Semantic Parsing
- Title(参考訳): コード生成に向けて:セマンティック解析による調査と教訓
- Authors: Celine Lee (1 and 2), Justin Gottschlich (1 and 2), Dan Roth (2) ((1)
Intel Labs, (2) University of Pennsylvania)
- Abstract要約: まず,自然言語意味解析手法をレビューし,プログラム合成と並行する手法を提案する。
次に、セマンティック解析を進化的な視点から検討し、神経-シンボリック手法、アーキテクチャ、および監督に関する具体的な分析を行います。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the growth of natural language processing techniques and demand for
improved software engineering efficiency, there is an emerging interest in
translating intention from human languages to programming languages. In this
survey paper, we attempt to provide an overview of the growing body of research
in this space. We begin by reviewing natural language semantic parsing
techniques and draw parallels with program synthesis efforts. We then consider
semantic parsing works from an evolutionary perspective, with specific analyses
on neuro-symbolic methods, architecture, and supervision. We then analyze
advancements in frameworks for semantic parsing for code generation. In
closing, we present what we believe are some of the emerging open challenges in
this domain.
- Abstract(参考訳): 自然言語処理技術の成長とソフトウェアエンジニアリングの効率化への需要により、人間の言語からプログラミング言語への意図の翻訳への関心が高まっている。
本稿では,この分野における研究の進展について概説する。
まず,自然言語意味解析手法をレビューし,プログラム合成と並行する手法を提案する。
次に、神経シンボリックな手法、アーキテクチャ、監督に関する特定の分析とともに、進化的観点から意味的構文解析の作用を考える。
次に、コード生成のための意味解析のためのフレームワークの進歩を分析する。
締めくくりとして、私たちはこの領域における新たなオープンな課題をいくつか挙げます。
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