論文の概要: Neural Machine Translation for Code Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13504v1
• Date: Mon, 22 May 2023 21:43:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 20:30:36.689053
• Title: Neural Machine Translation for Code Generation
• Title（参考訳）: コード生成のためのニューラルマシン翻訳
• Authors: Dharma KC, Clayton T. Morrison
• Abstract要約: コード生成のためのNMTでは、入力で表現された制約を満たすソースコードを生成する。 本稿では,コード生成文献のNMTを調査し,これまで検討されてきた様々な手法のカタログ化を行う。 本稿では,既存手法の限界と今後の研究方向性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7607163273993514
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural machine translation (NMT) methods developed for natural language processing have been shown to be highly successful in automating translation from one natural language to another. Recently, these NMT methods have been adapted to the generation of program code. In NMT for code generation, the task is to generate output source code that satisfies constraints expressed in the input. In the literature, a variety of different input scenarios have been explored, including generating code based on natural language description, lower-level representations such as binary or assembly (neural decompilation), partial representations of source code (code completion and repair), and source code in another language (code translation). In this paper we survey the NMT for code generation literature, cataloging the variety of methods that have been explored according to input and output representations, model architectures, optimization techniques used, data sets, and evaluation methods. We discuss the limitations of existing methods and future research directions
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理のために開発されたニューラル機械翻訳(NMT)は、ある自然言語から別の自然言語への翻訳を自動化することに成功している。 近年,これらのNMT法はプログラムコードの生成に適応している。 コード生成のためのNMTでは、入力で表現された制約を満たす出力ソースコードを生成する。 文献では、自然言語記述に基づくコード生成、バイナリやアセンブリなどの低レベル表現(神経脱コンパイル)、ソースコードの部分表現(コード補完と修復)、他言語のソースコード(コード翻訳)など、さまざまな入力シナリオが検討されている。 本稿では,コード生成文献のNMTを調査し,入力および出力表現,モデルアーキテクチャ,使用する最適化手法,データセット,評価手法に基づいて探索された様々な手法のカタログ化を行う。 既存手法の限界と今後の研究方向性について論じる。

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