論文の概要: Leveraging Automated Unit Tests for Unsupervised Code Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06773v1
• Date: Wed, 13 Oct 2021 15:08:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-14 14:04:20.791410
• Title: Leveraging Automated Unit Tests for Unsupervised Code Translation
• Title（参考訳）: 教師なしコード変換に自動ユニットテストを活用する
• Authors: Baptiste Roziere, Jie M. Zhang, Francois Charton, Mark Harman, Gabriel Synnaeve, Guillaume Lample
• Abstract要約: 本稿では,無効翻訳をフィルタリングする自動単体テストシステムを提案する。 このフィルタデータセットを用いて教師なしモデルの微調整を行うことで,翻訳のノイズを著しく低減できることがわかった。 特に、Java $to$ Python と Python $to$ C++ は、それぞれ 16% と 24% よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.84910520660154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With little to no parallel data available for programming languages, unsupervised methods are well-suited to source code translation. However, the majority of unsupervised machine translation approaches rely on back-translation, a method developed in the context of natural language translation and one that inherently involves training on noisy inputs. Unfortunately, source code is highly sensitive to small changes; a single token can result in compilation failures or erroneous programs, unlike natural languages where small inaccuracies may not change the meaning of a sentence. To address this issue, we propose to leverage an automated unit-testing system to filter out invalid translations, thereby creating a fully tested parallel corpus. We found that fine-tuning an unsupervised model with this filtered data set significantly reduces the noise in the translations so-generated, comfortably outperforming the state-of-the-art for all language pairs studied. In particular, for Java $\to$ Python and Python $\to$ C++ we outperform the best previous methods by more than 16% and 24% respectively, reducing the error rate by more than 35%.
• Abstract（参考訳）: プログラミング言語の並列データはほとんどないため、教師なしのメソッドはソースコードの翻訳に適している。 しかし、教師なし機械翻訳のアプローチの大半は、自然言語翻訳の文脈で開発された手法であるバック翻訳に依存しており、本質的にノイズの多い入力の訓練を伴っている。 残念なことに、ソースコードは小さな変更に対して非常に敏感であり、小さな不正確さが文の意味を変えない自然言語とは異なり、単一のトークンはコンパイルの失敗や誤ったプログラムをもたらす可能性がある。 この問題に対処するために, 自動ユニットテストシステムを利用して不正翻訳をフィルタリングし, 完全な並列コーパスを作成することを提案する。 このフィルタ付きデータセットで教師なしモデルの微調整を行うことで、生成した翻訳のノイズが大幅に低減され、研究された言語ペアの最先端を快適に上回ることが判明した。 特に、java $\to$ pythonとpython $\to$ c++では、以前の最良のメソッドをそれぞれ16%以上、24%以上上回り、エラー率を35%以上削減しています。

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