論文の概要: AVATAR: A Parallel Corpus for Java-Python Program Translation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11590v2
- Date: Thu, 4 May 2023 20:22:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-08 18:09:14.310230
- Title: AVATAR: A Parallel Corpus for Java-Python Program Translation
- Title（参考訳）: AVATAR: Java-Pythonプログラム翻訳のための並列コーパス
- Authors: Wasi Uddin Ahmad, Md Golam Rahman Tushar, Saikat Chakraborty, Kai-Wei
Chang
- Abstract要約: プログラム翻訳とは、ある言語から別の言語へソースコードを移行することを指す。
AVATARは9,515のプログラミング問題とそのソリューションをJavaとPythonという2つの人気のある言語で記述したものです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.86173793901139
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Program translation refers to migrating source code from one programming
language to another. It has tremendous practical value in software development,
as porting software across languages is time-consuming and costly. Automating
program translation is of paramount importance in software migration, and
recently researchers explored unsupervised approaches due to the unavailability
of parallel corpora. However, the availability of pre-trained language models
for programming languages enables supervised fine-tuning with a small number of
labeled examples. Therefore, we present AVATAR, a collection of 9,515
programming problems and their solutions written in two popular languages, Java
and Python. AVATAR is collected from competitive programming sites, online
platforms, and open-source repositories. Furthermore, AVATAR includes unit
tests for 250 examples to facilitate functional correctness evaluation. We
benchmark several pre-trained language models fine-tuned on AVATAR. Experiment
results show that the models lack in generating functionally accurate code.
- Abstract（参考訳）: プログラム翻訳とは、あるプログラミング言語から別のプログラミング言語へソースコードを移行することを指す。
言語にまたがるソフトウェアの移植には時間がかかり、コストがかかるため、ソフトウェア開発には非常に実用的価値があります。
プログラム翻訳の自動化はソフトウェア移行において最重要であり、近年の研究者らは並列コーパスが利用できないために教師なしアプローチを探求している。
しかし、プログラム言語のための事前訓練された言語モデルの可用性は、少数のラベル付き例で教師付き微調整を可能にする。
そこで我々は,9,515のプログラミング問題とその解決法をJavaとPythonの2言語で記述したAVATARを提案する。
AVATARは競合するプログラミングサイト、オンラインプラットフォーム、オープンソースリポジトリから収集される。
さらに、AVATARは機能的正当性評価を容易にするために250例の単体テストを含む。
AVATARで微調整されたいくつかの事前学習言語モデルをベンチマークする。
実験結果から, モデルには機能的正確なコード生成が欠如していることが判明した。
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