論文の概要: Code Translation with Compiler Representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03578v2
- Date: Wed, 13 Jul 2022 08:37:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-17 16:16:37.365985
- Title: Code Translation with Compiler Representations
- Title（参考訳）: コンパイラ表現によるコード翻訳
- Authors: Marc Szafraniec, Baptiste Roziere, Hugh Leather, Francois Charton,
Patrick Labatut, Gabriel Synnaeve
- Abstract要約: 従来のトランスパイラは構文情報と手作りのルールに依存しており、適用性が制限され、不自然なコードを生成する。
コードへのニューラルマシン翻訳(NMT)アプローチの適用は、自然な翻訳を得られる一連のプログラムをうまく拡張した。
ここでは、C++、Java、Rust、Go言語に関する結果とともに、IR、特にLLVM IRによるコード翻訳を強化することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.702473137941006
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we leverage low-level compiler intermediate representations
(IR) to improve code translation. Traditional transpilers rely on syntactic
information and handcrafted rules, which limits their applicability and
produces unnatural-looking code. Applying neural machine translation (NMT)
approaches to code has successfully broadened the set of programs on which one
can get a natural-looking translation. However, they treat the code as
sequences of text tokens, and still do not differentiate well enough between
similar pieces of code which have different semantics in different languages.
The consequence is low quality translation, reducing the practicality of NMT,
and stressing the need for an approach significantly increasing its accuracy.
Here we propose to augment code translation with IRs, specifically LLVM IR,
with results on the C++, Java, Rust, and Go languages. Our method improves upon
the state of the art for unsupervised code translation, increasing the number
of correct translations by 11% on average, and up to 79% for the Java - Rust
pair. We extend previous test sets for code translation, by adding hundreds of
Go and Rust functions. Additionally, we train models with high performance on
the problem of IR decompilation, generating programming source code from IR,
and study using IRs as intermediary pivot for translation.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、低レベルコンパイラ中間表現(IR)を利用してコード翻訳を改善する。
従来のトランスパイラは構文情報と手作りのルールに依存しており、適用性が制限され、不自然なコードを生成する。
コードへのニューラルマシン翻訳(NMT)アプローチの適用は、自然な翻訳を得られる一連のプログラムをうまく拡張した。
しかし、彼らはコードをテキストトークンのシーケンスとして扱い、異なる言語で異なる意味を持つ類似のコードと十分に区別できない。
その結果、低品質翻訳が実現され、NMTの実用性が低下し、その精度を大幅に向上させるアプローチの必要性が強調された。
ここでは、C++、Java、Rust、Go言語に関する結果とともに、IR、特にLLVM IRによるコード翻訳を強化することを提案する。
我々の手法は教師なしのコード翻訳技術の現状を改善し、JavaとRustのペアで平均で11%、最大で79%の正しい翻訳数を増やします。
数百のGoとRust関数を追加することで、コード翻訳の以前のテストセットを拡張しました。
さらに、IR復号化問題、IRからのプログラミングソースコードの生成、IRを中間ピボットとして用いた研究等において、高い性能のモデルを訓練する。
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