論文の概要: When Neural Model Meets NL2Code: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09420v1
• Date: Mon, 19 Dec 2022 12:55:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 15:09:09.180097
• Title: When Neural Model Meets NL2Code: A Survey
• Title（参考訳）: ニューラルモデルがNL2Codeと出会う: サーベイ
• Authors: Daoguang Zan, Bei Chen, Fengji Zhang, Dianjie Lu, Bingchao Wu, Bei Guan, Yongji Wang, Jian-Guang Lou
• Abstract要約: ユーザの要求を記述した自然言語を前提として、NL2Codeタスクは、要求に対処するコードを生成することを目的としている。 これは、AIによるプログラミングの能力を反映する重要なタスクですが、難しい作業です。 本稿では、ニューラルネットワーク(NN)がNL2Codeをどのように解決するかに焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.606985859571083
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given a natural language that describes the user's demands, the NL2Code task aims to generate code that addresses the demands. This is a critical but challenging task that mirrors the capabilities of AI-powered programming. The NL2Code task is inherently versatile, diverse and complex. For example, a demand can be described in different languages, in different formats, and at different levels of granularity. This inspired us to do this survey for NL2Code. In this survey, we focus on how does neural network (NN) solves NL2Code. We first propose a comprehensive framework, which is able to cover all studies in this field. Then, we in-depth parse the existing studies into this framework. We create an online website to record the parsing results, which tracks existing and recent NL2Code progress. In addition, we summarize the current challenges of NL2Code as well as its future directions. We hope that this survey can foster the evolution of this field.
• Abstract（参考訳）: ユーザの要求を記述する自然言語を考えると、nl2codeタスクは要求に対応するコードを生成することを目的としている。 これは、AIによるプログラミングの能力を反映する重要なタスクですが、難しい作業です。 NL2Codeタスクは本質的に汎用的で多様で複雑である。 例えば、要求は異なる言語、異なるフォーマット、異なるレベルの粒度で記述できる。 これはNL2Codeのこの調査にインスピレーションを与えました。 本稿では、ニューラルネットワーク(NN)がNL2Codeをどのように解決するかに焦点を当てる。 まず,この分野のすべての研究を対象とする包括的フレームワークを提案する。 そして、既存の研究をこのフレームワークに深く解析します。 解析結果を記録するオンラインWebサイトを作成し、既存のNL2Codeの進捗状況を追跡する。 さらに,NL2Codeの現在の課題と今後の方向性についても概説する。 この調査がこの分野の進化を促進できることを願っています。

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