Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multilingual Adapter-based Knowledge Aggregation on Code Summarization for Low-Resource Languages

論文の概要: Multilingual Adapter-based Knowledge Aggregation on Code Summarization for Low-Resource Languages

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07854v1
Date: Sat, 15 Jul 2023 17:17:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-23 17:23:23.800888
Title: Multilingual Adapter-based Knowledge Aggregation on Code Summarization for Low-Resource Languages
Title（参考訳）: 低リソース言語のためのコード要約に基づく多言語適応型知識集約
Authors: Iman Saberi, Fatemeh Fard and Fuxiang Chen
Abstract要約: AdvFusionは、異なるプログラミング言語から有用な機能を効率的に抽出することができる。 Code Summarizationタスクでは、既存の最先端のマルチ言語微調整を12%上回っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3963827913892984
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Multilingual fine-tuning (of a multilingual Pre-trained Language Model) has shown to improve performance of downstream tasks. However, it was observed that different programming languages may have different structural properties, and thus the learning or fine-tuning of a model may be sub-optimal or even degrade the intended performance by using a multilingual dataset. In this study, we proposed a new modular component architecture, AdvFusion, that leverages the different aspects of programming languages for a target popular low-resource programming language, Ruby. Our result shows that AdvFusion can extract useful features from different programming languages efficiently, and it outperforms the existing state-of-the-art multilingual fine-tuning by 12% on the Code Summarization task.
Abstract（参考訳）: 多言語微調整(多言語事前学習言語モデル)により、下流タスクのパフォーマンスが向上することが示されている。しかし、異なるプログラミング言語は異なる構造的特性を持つ可能性があり、したがってモデルの学習や微調整は、多言語データセットを用いて意図した性能を低下させる可能性がある。本研究では,プログラミング言語のさまざまな側面をターゲットとする低リソースプログラミング言語であるRubyに活用する,新しいモジュラーコンポーネントアーキテクチャであるAdvFusionを提案する。その結果、advfusionは、異なるプログラミング言語から有用な機能を効率的に抽出でき、コード要約タスクにおいて、既存の最先端のマルチリンガルの微調整を12%上回っています。

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