論文の概要: GAP-Gen: Guided Automatic Python Code Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08810v2
- Date: Wed, 10 May 2023 01:01:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-11 18:06:22.354394
- 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: 本稿では,Pythonの構文的制約と意味的制約に基づくガイド付き自動Pythonコード生成手法を提案する。
GAP-Genは、Code-to-Docstringデータセットを使用して、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。
- 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, a Guided Automatic Python Code Generation method based on 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 crucial syntactic information of Python code. In
addition to Syntax-Flow, we introduce Variable-Flow which abstracts variable
and function names consistently through out the code. In our work, rather than
pretraining, we focus on modifying the finetuning 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の構文制約と意味制約に基づくガイド付きPython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、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を通じて抽象化する可変フローを導入します。
そこで本研究では,Pythonの自動コード生成タスクにおいて,高速な処理性能を保ちながら,計算要求を低減したファインタニングプロセスの修正に重点を置いている。
GAP-Genは、CodeSearchNet、CodeSearchNet AdvTest、EdinburghNLPのCode-Docstring Corpusを使用して、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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