論文の概要: A Library for Representing Python Programs as Graphs for Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07461v1
• Date: Mon, 15 Aug 2022 22:36:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-17 13:06:36.777451
• Title: A Library for Representing Python Programs as Graphs for Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習のためのグラフとしてpythonプログラムを表現するライブラリ
• Authors: David Bieber, Kensen Shi, Petros Maniatis, Charles Sutton, Vincent Hellendoorn, Daniel Johnson, Daniel Tarlow
• Abstract要約: 我々はPythonプログラムのグラフ表現に静的解析を適用するオープンソースのPythonライブラリpython_graphsを紹介した。 図書館の能力と限界を提示し、このライブラリを何百万もの競合するプログラムに応用するケーススタディを実行し、このライブラリが機械学習研究に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.483608364770824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph representations of programs are commonly a central element of machine learning for code research. We introduce an open source Python library python_graphs that applies static analysis to construct graph representations of Python programs suitable for training machine learning models. Our library admits the construction of control-flow graphs, data-flow graphs, and composite ``program graphs'' that combine control-flow, data-flow, syntactic, and lexical information about a program. We present the capabilities and limitations of the library, perform a case study applying the library to millions of competitive programming submissions, and showcase the library's utility for machine learning research.
• Abstract（参考訳）: プログラムのグラフ表現は一般的に、コード研究における機械学習の中心的な要素である。 我々はPythonライブラリpython_graphsを導入し、静的解析を適用して、機械学習モデルのトレーニングに適したPythonプログラムのグラフ表現を構築する。 本ライブラリは,制御フロー,データフロー,構文,およびプログラムの語彙情報を組み合わせた制御フローグラフ,データフローグラフ,複合 'プログラムグラフ' の構築を認めている。 図書館の能力と限界を提示し、このライブラリを何百万もの競合するプログラムに応用するケーススタディを実行し、このライブラリが機械学習研究に有効であることを示す。

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