論文の概要: Knowledge Transfer for Pseudo-code Generation from Low Resource Programming Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09062v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 03:38:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 16:54:31.678295
• Title: Knowledge Transfer for Pseudo-code Generation from Low Resource Programming Language
• Title（参考訳）: 低リソース言語からの擬似コード生成のための知識伝達
• Authors: Ankita Sontakke, Kanika Kalra, Manasi Patwardhan, Lovekesh Vig, Raveendra Kumar Medicherla, Ravindra Naik, Shrishti Pradhan
• Abstract要約: 我々は、並列コード-擬似コードデータを用いて、高リソースPL(C++)で訓練されたコード-擬似コードニューラルモデルによって得られた知識の伝達に焦点をあてる。 後方翻訳により生成されたC符号の成功率を23.27%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.716669765394293
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Generation of pseudo-code descriptions of legacy source code for software maintenance is a manually intensive task. Recent encoder-decoder language models have shown promise for automating pseudo-code generation for high resource programming languages such as C++, but are heavily reliant on the availability of a large code-pseudocode corpus. Soliciting such pseudocode annotations for codes written in legacy programming languages (PL) is a time consuming and costly affair requiring a thorough understanding of the source PL. In this paper, we focus on transferring the knowledge acquired by the code-to-pseudocode neural model trained on a high resource PL (C++) using parallel code-pseudocode data. We aim to transfer this knowledge to a legacy PL (C) with no PL-pseudocode parallel data for training. To achieve this, we utilize an Iterative Back Translation (IBT) approach with a novel test-cases based filtration strategy, to adapt the trained C++-to-pseudocode model to C-to-pseudocode model. We observe an improvement of 23.27% in the success rate of the generated C codes through back translation, over the successive IBT iteration, illustrating the efficacy of our approach.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアメンテナンスのためのレガシーソースコードの擬似コード記述の生成は、手作業による集中的な作業である。 最近のエンコーダ・デコーダ言語モデルは、C++のような高リソースプログラミング言語で擬似コード生成を自動化することを約束している。 レガシープログラミング言語(PL)で書かれたコードに対して、そのような擬似コードアノテーションを要求することは、ソースPLを十分に理解する必要のある時間とコストのかかる問題である。 本稿では,並列コード-pseudocodeデータを用いて,高資源pl(c++)上で訓練されたコード-pseudocodeニューラルモデルによって得られた知識の伝達に焦点をあてる。 我々は,この知識をPL-pseudocode並列データを持たないレガシPL(C)に伝達することを目指している。 そこで本研究では,新しいテストケースベースのフィルタリング手法を用いて,C++-to-pseudocodeモデルのC-to-pseudocodeモデルに適用する。 提案手法は, 逆翻訳, IBT反復によるC符号の成功率を23.27%向上させ, 提案手法の有効性を明らかにした。

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