論文の概要: Neurosymbolic Repair for Low-Code Formula Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11765v1
• Date: Sun, 24 Jul 2022 15:56:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 15:29:59.502087
• Title: Neurosymbolic Repair for Low-Code Formula Languages
• Title（参考訳）: 低符号言語に対するニューロシンボリック修復法
• Authors: Rohan Bavishi, Harshit Joshi, Jos\'e Pablo Cambronero S\'anchez, Anna Fariha, Sumit Gulwani, Vu Le, Ivan Radicek, Ashish Tiwari
• Abstract要約: ExcelやPowerAppsのようなローコードプラットフォームのほとんどのユーザは、ドメイン固有の公式言語でプログラムを書く。 LAst-Mile RepAirエンジンのGEneratorであるLaMirageを開発した。 我々はLaMirageを400の実ExcelとPowerFxの公式に対する最先端のニューラルおよびシンボリックアプローチと比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.986749944196402
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most users of low-code platforms, such as Excel and PowerApps, write programs in domain-specific formula languages to carry out nontrivial tasks. Often users can write most of the program they want, but introduce small mistakes that yield broken formulas. These mistakes, which can be both syntactic and semantic, are hard for low-code users to identify and fix, even though they can be resolved with just a few edits. We formalize the problem of producing such edits as the last-mile repair problem. To address this problem, we developed LaMirage, a LAst-MIle RepAir-engine GEnerator that combines symbolic and neural techniques to perform last-mile repair in low-code formula languages. LaMirage takes a grammar and a set of domain-specific constraints/rules, which jointly approximate the target language, and uses these to generate a repair engine that can fix formulas in that language. To tackle the challenges of localizing the errors and ranking the candidate repairs, LaMirage leverages neural techniques, whereas it relies on symbolic methods to generate candidate repairs. This combination allows LaMirage to find repairs that satisfy the provided grammar and constraints, and then pick the most natural repair. We compare LaMirage to state-of-the-art neural and symbolic approaches on 400 real Excel and PowerFx formulas, where LaMirage outperforms all baselines. We release these benchmarks to encourage subsequent work in low-code domains.
• Abstract（参考訳）: ExcelやPowerAppsのようなローコードプラットフォームのほとんどのユーザは、ドメイン固有の公式言語でプログラムを書き、非自明なタスクを実行する。 多くの場合、ユーザーは自分の望むプログラムのほとんどを書けるが、壊れた公式を生み出す小さなミスを導入する。 これらのミスは構文的にも意味的にも、ほんの数回の編集で解決できたとしても、ローコードユーザが識別し修正することは難しい。 ラストマイル修復問題として,このような編集の問題を定式化する。 この問題に対処するため,我々は,シンボリックとニューラルネットワークを組み合わせたラストマイル修理エンジン生成器であるlamirageを開発した。 LaMirageは文法とドメイン固有の制約/ルールのセットを持ち、ターゲット言語を互いに近似し、これらを使用して、その言語の式を修正可能な修復エンジンを生成する。 エラーのローカライズと修正候補のランク付けという課題に対処するために、lamirageはニューラルネットワークのテクニックを活用している。 この組み合わせにより、LaMirageは提供された文法と制約を満たす修復を見つけ、次に最も自然な修復を選択することができる。 我々はLaMirageを、400の実際のExcelとPowerFxの公式に対する最先端のニューラルネットワークとシンボリックアプローチと比較する。 これらのベンチマークをリリースして、ローコードドメインでのその後の作業を促進する。

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