論文の概要: ReACC: A Retrieval-Augmented Code Completion Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07722v1
• Date: Tue, 15 Mar 2022 08:25:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-16 13:03:36.105251
• Title: ReACC: A Retrieval-Augmented Code Completion Framework
• Title（参考訳）: ReACC: 検索可能なコード補完フレームワーク
• Authors: Shuai Lu, Nan Duan, Hojae Han, Daya Guo, Seung-won Hwang, Alexey Svyatkovskiy
• Abstract要約: 本稿では,語彙のコピーと類似したセマンティクスを持つコード参照の両方を検索により活用する検索拡張コード補完フレームワークを提案する。 我々は,Python および Java プログラミング言語のコード補完タスクにおけるアプローチを評価し,CodeXGLUE ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.49707123661763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Code completion, which aims to predict the following code token(s) according to the code context, can improve the productivity of software development. Recent work has proved that statistical language modeling with transformers can greatly improve the performance in the code completion task via learning from large-scale source code datasets. However, current approaches focus only on code context within the file or project, i.e. internal context. Our distinction is utilizing "external" context, inspired by human behaviors of copying from the related code snippets when writing code. Specifically, we propose a retrieval-augmented code completion framework, leveraging both lexical copying and referring to code with similar semantics by retrieval. We adopt a stage-wise training approach that combines a source code retriever and an auto-regressive language model for programming language. We evaluate our approach in the code completion task in Python and Java programming languages, achieving a state-of-the-art performance on CodeXGLUE benchmark.
• Abstract（参考訳）: コード補完は、コードコンテキストに従って次のコードトークンを予測することを目的としており、ソフトウェア開発の生産性を向上させることができる。 最近の研究は、大規模なソースコードデータセットから学習することで、トランスフォーマによる統計的言語モデリングがコード補完タスクのパフォーマンスを大幅に改善できることを証明している。 しかし、現在のアプローチはファイルやプロジェクト内のコードコンテキスト、すなわち内部コンテキストのみに焦点を当てている。 我々の区別は、コードを記述する際に関連するコードスニペットからコピーする人間の振る舞いにインスパイアされた"外部"コンテキストを利用します。 具体的には,レキシカルコピーと類似のセマンティクスによるコード参照の両方を活用する検索拡張コード補完フレームワークを提案する。 我々は、ソースコード検索とプログラミング言語の自動回帰言語モデルを組み合わせた段階的な訓練手法を採用する。 我々はPythonおよびJavaプログラミング言語のコード補完タスクにおけるアプローチを評価し、CodeXGLUEベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。

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