論文の概要: UniXcoder: Unified Cross-Modal Pre-training for Code Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03850v1
• Date: Tue, 8 Mar 2022 04:48:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-09 15:13:53.715014
• Title: UniXcoder: Unified Cross-Modal Pre-training for Code Representation
• Title（参考訳）: unixcoder:コード表現のための統一クロスモーダル事前トレーニング
• Authors: Daya Guo, Shuai Lu, Nan Duan, Yanlin Wang, Ming Zhou, and Jian Yin
• Abstract要約: プログラミング言語のためのクロスモーダル事前学習モデルUniXcoderを提案する。 木の構造情報を全て保持するシーケンス構造でASTを変換する1対1のマッピング手法を提案する。 我々は,UniXcoderを9つのデータセット上で5つのコード関連タスクで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.6846553962117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained models for programming languages have recently demonstrated great success on code intelligence. To support both code-related understanding and generation tasks, recent works attempt to pre-train unified encoder-decoder models. However, such encoder-decoder framework is sub-optimal for auto-regressive tasks, especially code completion that requires a decoder-only manner for efficient inference. In this paper, we present UniXcoder, a unified cross-modal pre-trained model for programming language. The model utilizes mask attention matrices with prefix adapters to control the behavior of the model and leverages cross-modal contents like AST and code comment to enhance code representation. To encode AST that is represented as a tree in parallel, we propose a one-to-one mapping method to transform AST in a sequence structure that retains all structural information from the tree. Furthermore, we propose to utilize multi-modal contents to learn representation of code fragment with contrastive learning, and then align representations among programming languages using a cross-modal generation task. We evaluate UniXcoder on five code-related tasks over nine datasets. To further evaluate the performance of code fragment representation, we also construct a dataset for a new task, called zero-shot code-to-code search. Results show that our model achieves state-of-the-art performance on most tasks and analysis reveals that comment and AST can both enhance UniXcoder.
• Abstract（参考訳）: プログラミング言語の事前学習モデルは、最近コードインテリジェンスで大きな成功を収めた。 コード関連理解と生成タスクの両方をサポートするため、最近の研究は統合エンコーダデコーダモデルの事前訓練を試みる。 しかし、このようなエンコーダ-デコーダフレームワークは自動回帰タスク、特に効率的な推論のためにデコーダのみの方法を必要とするコード補完に最適化されている。 本稿では,プログラミング言語のための統合クロスモーダル事前学習モデルunixcoderを提案する。 このモデルは、マスクアテンション行列とプレフィックスアダプタを使ってモデルの振る舞いを制御し、ASTやコードコメントのようなクロスモーダルなコンテンツを利用してコード表現を強化する。 木として表現されるASTを並列に符号化するために,木の構造情報を全て保持するシーケンス構造でASTを変換する1対1のマッピング手法を提案する。 さらに,マルチモーダルコンテンツを用いてコードフラグメントの表現をコントラスト学習で学習し,クロスモーダル生成タスクを用いてプログラミング言語間の表現を整合させる手法を提案する。 我々はUnixcoderを9つのデータセット上で5つのコード関連タスクで評価する。 コードフラグメント表現の性能をさらに評価するために,ゼロショットコードからコードへの検索と呼ばれる新しいタスクのためのデータセットを構築する。 その結果,本モデルがほとんどのタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成し,コメントとASTがUniXcoderを拡張できることが判明した。

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