論文の概要: Serenity: Library Based Python Code Analysis for Code Completion and
Automated Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05108v1
- Date: Thu, 5 Jan 2023 02:09:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-15 22:59:22.642002
- Title: Serenity: Library Based Python Code Analysis for Code Completion and
Automated Machine Learning
- Title（参考訳）: Serenity: コード補完と自動機械学習のためのライブラリベースのPythonコード解析
- Authors: Wenting Zhao, Ibrahim Abdelaziz, Julian Dolby, Kavitha Srinivas,
Mossad Helali, Essam Mansour
- Abstract要約: いくつかのタスクで十分であることが判明したPythonの静的解析のためのフレームワークを提案する。
Serenityは、(a)言語翻訳のコアにおける動的ディスパッチへの依存と(b)ライブラリの極端な抽象化という、2つの基本的なメカニズムを利用する。
本稿では、コード補完と自動機械学習という2つのアプリケーションで、Serenityの分析の効率性と有用性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.362734311902278
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dynamically typed languages such as Python have become very popular. Among
other strengths, Python's dynamic nature and its straightforward linking to
native code have made it the de-facto language for many research areas such as
Artificial Intelligence. This flexibility, however, makes static analysis very
hard. While creating a sound, or a soundy, analysis for Python remains an open
problem, we present in this work Serenity, a framework for static analysis of
Python that turns out to be sufficient for some tasks. The Serenity framework
exploits two basic mechanisms: (a) reliance on dynamic dispatch at the core of
language translation, and (b) extreme abstraction of libraries, to generate an
abstraction of the code. We demonstrate the efficiency and usefulness of
Serenity's analysis in two applications: code completion and automated machine
learning. In these two applications, we demonstrate that such analysis has a
strong signal, and can be leveraged to establish state-of-the-art performance,
comparable to neural models and dynamic analysis respectively.
- Abstract（参考訳）: Pythonのような動的型付け言語は非常に人気がある。
その他の強みとして、pythonの動的性質とネイティブコードへの直接リンクは、人工知能のような多くの研究分野のデファクト言語となっている。
しかし、この柔軟性は静的解析を非常に困難にする。
サウンド、あるいはサウンド、Pythonのアナリティクスは依然としてオープンな問題ですが、いくつかのタスクで十分であることが判明した、Pythonの静的解析のためのフレームワークであるSerenityを紹介します。
Serenityフレームワークは2つの基本的なメカニズムを利用する。
(a)言語翻訳のコアにおける動的ディスパッチに依存すること、
(b) コードの抽象化を生成するためのライブラリの極端な抽象化。
コード補完と自動機械学習という2つのアプリケーションにおいて,serenityの分析の効率性と有用性を示す。
これら2つの応用において,これらの解析は強い信号を有し,ニューラルネットワークや動的解析に匹敵する最先端の性能を確立するために利用できることを示す。
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