論文の概要: Towards Top-Down Automated Development in Limited Scopes: A Neuro-Symbolic Framework from Expressibles to Executables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01566v2
• Date: Mon, 21 Aug 2023 06:48:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 02:44:47.758043
• Title: Towards Top-Down Automated Development in Limited Scopes: A Neuro-Symbolic Framework from Expressibles to Executables
• Title（参考訳）: 限定スコープにおけるトップダウン自動開発に向けて:表現可能から実行可能までのニューロシンボリックフレームワーク
• Authors: Jian Gu, Harald C. Gall
• Abstract要約: 我々は、コードデータ、すなわちコード分類に基づいて分類を構築し、コード情報の分類を利用する。 テキストデータとコードデータを関連付ける3層セマンティックピラミッド(SP)を導入する。 本稿では,高モジュール性と低複雑性のソフトウェアに焦点を当てたセマンティックピラミッドフレームワーク(SPF)をアプローチとして提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.844958528198992
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep code generation is a topic of deep learning for software engineering (DL4SE), which adopts neural models to generate code for the intended functions. Since end-to-end neural methods lack domain knowledge and software hierarchy awareness, they tend to perform poorly w.r.t project-level tasks. To systematically explore the potential improvements of code generation, we let it participate in the whole top-down development from \emph{expressibles} to \emph{executables}, which is possible in limited scopes. In the process, it benefits from massive samples, features, and knowledge. As the foundation, we suggest building a taxonomy on code data, namely code taxonomy, leveraging the categorization of code information. Moreover, we introduce a three-layer semantic pyramid (SP) to associate text data and code data. It identifies the information of different abstraction levels, and thus introduces the domain knowledge on development and reveals the hierarchy of software. Furthermore, we propose a semantic pyramid framework (SPF) as the approach, focusing on software of high modularity and low complexity. SPF divides the code generation process into stages and reserves spots for potential interactions. In addition, we conceived preliminary applications in software development to confirm the neuro-symbolic framework.
• Abstract（参考訳）: 深層コード生成はソフトウエアエンジニアリングのためのディープラーニング(DL4SE)のトピックであり、意図された機能のためのコードを生成するためにニューラルモデルを採用する。 エンドツーエンドのニューラルメソッドにはドメイン知識やソフトウェア階層の認識が欠けているため、プロジェクトレベルのタスクでは不十分である。 コード生成の潜在的な改善を体系的に検討するために、限定的なスコープで可能な、‘emph{presentibles} から‘emph{executables} まで、トップダウン開発全体に参加するようにします。 このプロセスでは、大量のサンプル、特徴、知識の恩恵を受けます。 基礎として,コード情報の分類を利用して,コードデータに基づく分類,すなわちコード分類を構築することを提案する。 さらに、テキストデータとコードデータを関連付ける3層セマンティックピラミッド(SP)を導入する。 異なる抽象化レベルの情報を識別し、開発におけるドメイン知識を導入し、ソフトウェアの階層を明らかにします。 さらに,高モジュール性と低複雑性のソフトウェアに焦点を当てた,セマンティック・ピラミッド・フレームワーク(SPF)をアプローチとして提案する。 SPFはコード生成プロセスを段階に分割し、潜在的な相互作用のためのスポットを予約する。 さらに,ニューロシンボリックフレームワークの検証のために,ソフトウェア開発における予備的応用を考案した。

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