論文の概要: A Survey on Artificial Intelligence for Source Code: A Dialogue Systems
Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04847v1
- Date: Thu, 10 Feb 2022 05:40:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-12 03:53:10.184350
- Title: A Survey on Artificial Intelligence for Source Code: A Dialogue Systems
Perspective
- Title（参考訳）: ソースコードのための人工知能に関する調査:対話システムの観点から
- Authors: Erfan Al-Hossami and Samira Shaikh
- Abstract要約: 本稿では,過去35年間の自然言語処理(NLP)とソースコードにおけるディープラーニング手法について概説する。
次に、コードインテリジェンス(CI)およびプログラミング言語処理(PLP)として知られるソースコードに対する人工知能(AI)の適用状況について調査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.771833920251869
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this survey paper, we overview major deep learning methods used in Natural
Language Processing (NLP) and source code over the last 35 years. Next, we
present a survey of the applications of Artificial Intelligence (AI) for source
code, also known as Code Intelligence (CI) and Programming Language Processing
(PLP). We survey over 287 publications and present a software-engineering
centered taxonomy for CI placing each of the works into one category describing
how it best assists the software development cycle. Then, we overview the field
of conversational assistants and their applications in software engineering and
education. Lastly, we highlight research opportunities at the intersection of
AI for code and conversational assistants and provide future directions for
researching conversational assistants with CI capabilities.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,過去35年間の自然言語処理(nlp)とソースコードに使用される主要なディープラーニング手法について概説する。
次に、コードインテリジェンス(CI)およびプログラミング言語処理(PLP)として知られるソースコードに対する人工知能(AI)の適用状況について調査する。
287以上の出版物を調査し、それぞれの作品を1つのカテゴリに配置し、ソフトウェア開発サイクルをいかに支援するかを説明している。
次に,対話型アシスタントの分野とそのソフトウェア工学・教育への応用について概観する。
最後に、コードと会話アシスタントのためのAIの交差点における研究機会を強調し、CI機能を備えた会話アシスタントを研究するための今後の方向性を提供する。
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