論文の概要: TASTY: A Transformer based Approach to Space and Time complexity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05379v3
- Date: Thu, 25 May 2023 01:57:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-05-26 20:08:54.911565
- Title: TASTY: A Transformer based Approach to Space and Time complexity
- Title（参考訳）: TASTY: 空間と時間の複雑さに対するトランスフォーマーベースのアプローチ
- Authors: Kaushik Moudgalya, Ankit Ramakrishnan, Vamsikrishna Chemudupati, and
Xing Han Lu
- Abstract要約: コードベース言語モデル(LM)は、ソフトウェア工学の分野で非常に有望な結果を示している。
複数の言語にまたがるコードスニペットのラベル付きデータセットを作成します。
私たちは、コードから空間の複雑さを見つけるのにLMを使うことを提案しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4724825031148411
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Code based Language Models (LMs) have shown very promising results in the
field of software engineering with applications such as code refinement, code
completion and generation. However, the task of time and space complexity
classification from code has not been extensively explored due to a lack of
datasets, with prior endeavors being limited to Java. In this project, we aim
to address these gaps by creating a labelled dataset of code snippets spanning
multiple languages (Python and C++ datasets currently, with C, C#, and
JavaScript datasets being released shortly). We find that existing time
complexity calculation libraries and tools only apply to a limited number of
use-cases. The lack of a well-defined rule based system motivates the
application of several recently proposed code-based LMs. We demonstrate the
effectiveness of dead code elimination and increasing the maximum sequence
length of LMs. In addition to time complexity, we propose to use LMs to find
space complexities from code, and to the best of our knowledge, this is the
first attempt to do so. Furthermore, we introduce a novel code comprehension
task, called cross-language transfer, where we fine-tune the LM on one language
and run inference on another. Finally, we visualize the activation of the
attention fed classification head of our LMs using Non-negative Matrix
Factorization (NMF) to interpret our results.
- Abstract（参考訳）: コードベース言語モデル(LM)は、コード洗練、コード補完、生成といったアプリケーションによるソフトウェア工学の分野で非常に有望な結果を示している。
しかし、コードからの時間と空間の複雑さの分類は、データセットの欠如のために広範囲に検討されておらず、以前の取り組みはjavaに限定されている。
このプロジェクトでは、複数の言語にまたがるコードスニペットのラベル付きデータセット(PythonとC++のデータセットは現在、C、C#、JavaScriptのデータセットが間もなくリリースされる)を作成することで、これらのギャップに対処することを目指している。
既存の時間複雑性計算ライブラリやツールは、限られた数のユースケースにしか適用できません。
明確に定義されたルールベースのシステムがないことが、最近提案されたコードベースのlmsの適用動機となっている。
デッドコード除去の有効性を実証し,LMの最大シーケンス長を増大させる。
時間の複雑さに加えて、コードから空間の複雑さを見つけるためにLMを使うことを提案しています。
さらに,一方の言語でLMを微調整し,他方の言語で推論を行うクロスランゲージトランスファーと呼ばれる新しいコード理解タスクを導入する。
最後に,Non- negative Matrix Factorization (NMF) を用いて,LMのアテンションフィード分類ヘッドの活性化を可視化し,その結果を解釈する。
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