Fugu-MT 論文翻訳(概要): WikiCoder: Learning to Write Knowledge-Powered Code

論文の概要: WikiCoder: Learning to Write Knowledge-Powered Code

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08574v1
Date: Wed, 15 Mar 2023 12:50:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-16 18:06:11.934567
Title: WikiCoder: Learning to Write Knowledge-Powered Code
Title（参考訳）: WikiCoder:知識駆動のコードを書くことを学ぶ
Authors: Th\'eo Matricon, Nathana\"el Fijalkow, Ga\"etan Margueritte
Abstract要約: 本稿では,知識を活用したプログラム合成に向けて第一歩を踏み出す。 WikiCoderは、機械学習型プログラムシンセサイザーの状態に基づいて構築され、知識グラフを統合するシステムである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We tackle the problem of automatic generation of computer programs from a few pairs of input-output examples. The starting point of this work is the observation that in many applications a solution program must use external knowledge not present in the examples: we call such programs knowledge-powered since they can refer to information collected from a knowledge graph such as Wikipedia. This paper makes a first step towards knowledge-powered program synthesis. We present WikiCoder, a system building upon state of the art machine-learned program synthesizers and integrating knowledge graphs. We evaluate it to show its wide applicability over different domains and discuss its limitations. WikiCoder solves tasks that no program synthesizers were able to solve before thanks to the use of knowledge graphs, while integrating with recent developments in the field to operate at scale.
Abstract（参考訳）: 数組のインプット・アウトプット・サンプルから,コンピュータ・プログラムの自動生成の問題に取り組む。この研究の出発点は、多くのアプリケーションにおいて、ソリューションプログラムは例にない外部の知識を使わなければならないという観察である。本稿では,知識駆動プログラム合成への第一歩について述べる。 WikiCoderは,機械学習型プログラムシンセサイザーの状態を基盤とし,知識グラフを統合するシステムである。我々は、異なるドメインにまたがる幅広い適用性を示すために評価し、その限界について議論する。 WikiCoderは、知識グラフを使うことで、プログラムシンセサイザーが事前に解決できなかったタスクを解決し、大規模に運用する分野における最近の開発と統合する。

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