論文の概要: GAP-Gen: Guided Automatic Python Code Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08810v1
- Date: Wed, 19 Jan 2022 06:32:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-24 23:30:28.706833
- Title: GAP-Gen: Guided Automatic Python Code Generation
- Title(参考訳): GAP-Gen: ガイド付きPythonコード生成
- Authors: Junchen Zhao, Yurun Song, Junlin Wang, Ian G. Harris
- Abstract要約: GAP-GenはPythonの構文制約と意味制約によってガイドされる自動コード生成手法である。
実験の結果,GAP-GenはPythonの自動コード生成タスクにおいて,従来の作業よりも優れた結果が得られることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.574838772430975
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Automatic code generation from natural language descriptions can be highly
beneficial during the process of software development. In this work, we propose
GAP-Gen, an automatic code generation method guided by Python syntactic
constraints and semantic constraints. We first introduce Python syntactic
constraints in the form of Syntax-Flow, which is a simplified version of
Abstract Syntax Tree (AST) reducing the size and high complexity of Abstract
Syntax Tree but maintaining the crucial syn-tactic information of Python code.
In addition to Syntax-Flow, we introduce Variable-Flow which abstracts variable
and function names consistently throughout the code. In our work, rather than
pre-training, we focus on modifying the fine-tuning process which reduces
computational requirements but retains high generation performance on automatic
Python code generation task. GAP-Gen fine-tunes the transformer-based language
models T5 and CodeT5 using the Code-to-Docstring datasets CodeSearchNet,
CodeSearchNet AdvTest, and Code-Docstring-Corpus from EdinburghNLP. Our
experiments show that GAP-Gen achieves better results on automatic Python code
generation task than previous works
- Abstract(参考訳): 自然言語記述からの自動コード生成は、ソフトウェア開発の過程で非常に有益である。
本稿では,pythonの構文的制約と意味的制約による自動コード生成手法であるgap-genを提案する。
我々はまず、抽象構文木(AST)の簡易版であるSyntax-Flowという形でPython構文制約を導入し、抽象構文木のサイズと複雑さを低減しつつ、Pythonコードの重要な構文情報を維持する。
Syntax-Flowに加えて、変数と関数名を一貫したコードで抽象化する可変フローを導入します。
我々の研究は、事前学習ではなく、計算要求を減らし、Pythonの自動コード生成タスクにおけるハイジェネレーション性能を維持する微調整プロセスの変更に重点を置いている。
GAP-Genは、CodeSearchNet、CodeSearchNet AdvTest、EdinburghNLPのCode-Docstring-Corpusを使って、トランスフォーマーベースの言語モデルT5とCodeT5を微調整する。
実験の結果,GAP-GenはPythonの自動コード生成タスクにおいて,従来の作業よりも優れた結果が得られることがわかった。
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