Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Feasibility of Declarative Diagnosis

論文の概要: On Feasibility of Declarative Diagnosis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15867v1
Date: Wed, 30 Aug 2023 08:56:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-23 11:52:43.583626
Title: On Feasibility of Declarative Diagnosis
Title（参考訳）: 宣言診断の可能性について
Authors: W{\l}odzimierz Drabent
Abstract要約: 論理プログラムの宣言的診断には有用な方法があり、実際のプログラミングでは有効であるべきだと論じる。本稿では、その主な弱点について論じ、克服方法を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The programming language Prolog makes declarative programming possible, at least to a substantial extent. Programs may be written and reasoned about in terms of their declarative semantics. All the advantages of declarative programming are however lost when it comes to program debugging. This is because the Prolog debugger is based solely on the operational semantics. Declarative methods of diagnosis (i.e. locating errors in programs) exist, but are neglected. This paper discusses their possibly main weaknesses and shows how to overcome them. We argue that useful ways of declarative diagnosis of logic programs exist, and should be usable in actual programming.
Abstract（参考訳）: プログラミング言語 prolog は宣言型プログラミングを少なくともある程度可能にしている。プログラムは宣言的意味論の観点から記述され、推論される。しかし、宣言型プログラミングの利点はすべて、プログラムのデバッグに関して失われます。これは、Prologデバッガがオペレーションセマンティクスのみに基づいているためです。診断の宣言的方法(プログラム内の誤りの特定)は存在するが、無視されている。本稿では、その主な弱点について論じ、克服方法を示す。論理プログラムの宣言的診断には有用な方法があり、実際のプログラミングでは有効であるべきだと論じる。

関連論文リスト

Combining Logic with Large Language Models for Automatic Debugging and Repair of ASP Programs [1.0650780147044159]
FormHeは、ロジックベースのテクニックと大規模言語モデルを組み合わせて、Answer Set Programmingの課題を特定し、修正するツールである。以上の結果から,FormHeは94%の症例の欠陥を正確に検出し,誤りの58%を修復することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-28T12:30:48Z)
NExT: Teaching Large Language Models to Reason about Code Execution [50.93581376646064]
大規模言語モデル(LLM)のコードは通常、プログラムの表面テキスト形式に基づいて訓練される。 NExTは,プログラムの実行トレースを検査し,実行時の動作を判断する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-23T01:46:32Z)
WatChat: Explaining perplexing programs by debugging mental models [33.238462470842386]
私たちは、JavaScriptの型強制とGitのバージョン管理システムの2つのドメインで説明のためのシステムを構築します。 We show that WatChat's explanations exhibit key features of human-written explanation, different of a state-of-the-art language model。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-08T14:10:25Z)
Inferring Non-Failure Conditions for Declarative Programs [0.0]
計算中の意図しない失敗は苦痛ですが、ソフトウェア開発では頻繁です。意図しない引数で部分的に定義された操作を呼び出すような失敗のプログラミングは、ソフトウェアが正しいという仮定のため、しばしばキャッチされない。本稿では,そのような仮定を検証するためのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-20T12:25:36Z)
Weakly Supervised Semantic Parsing with Execution-based Spurious Program Filtering [19.96076749160955]
本稿では,プログラムの実行結果に基づくドメインに依存しないフィルタリング機構を提案する。私たちはこれらの表現に対して多数決を行い、他のプログラムと大きく異なる意味を持つプログラムを特定し、フィルタリングします。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-02T11:45:40Z)
Natural Language Embedded Programs for Hybrid Language Symbolic Reasoning [84.12154024070024]
本研究では,数学・記号的推論,自然言語理解,後続の課題に対処するための統合フレームワークとして,自然言語組み込みプログラム(NLEP)を提案する。我々のアプローチは,構造化知識の自然言語表現を含むデータ構造上の関数を定義する完全なPythonプログラムを生成するよう,言語モデルに促す。 Pythonインタープリタが生成されたコードを実行し、出力をプリントする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-19T17:54:21Z)
The Magic of IF: Investigating Causal Reasoning Abilities in Large Language Models of Code [74.3873029963285]
因果関係を特定する能力である因果推論は、人間の思考において重要である。コードプロンプト付きコード-LLMは因果推論において著しく優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-30T17:02:58Z)
Understanding Programs by Exploiting (Fuzzing) Test Cases [26.8259045248779]
プログラムのより深い意味理解を実現するために,入力と出力/振る舞いの関係を学習に取り入れることを提案する。コードの大部分の実行をトリガーするのに十分な入力を得るために,ファズテストを採用し,ファズチューニングを提案する。提案手法の有効性は,コードクローン検出とコード分類を含む2つのプログラム理解タスクにおいて検証され,最先端技術よりも大きなマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-23T01:51:46Z)
Non-Programmers Can Label Programs Indirectly via Active Examples: A Case Study with Text-to-SQL [61.950839050383514]
APELは、非プログラマがシードセマンティクス(例えば、Codex)によって生成される候補プログラムの中から選択するフレームワークである。各発話に対してAPELは、候補プログラムが異なる出力を生成する傾向がある単純な入力を積極的に検索する。非プログラマに対して適切な出力を選択することのみを要求し、どのプログラムが正しいかを推測できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-25T00:35:12Z)
Natural Language to Code Translation with Execution [82.52142893010563]
実行結果-プログラム選択のための最小ベイズリスク復号化。そこで本研究では,自然言語からコードへのタスクにおいて,事前訓練されたコードモデルの性能を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-25T06:06:08Z)
Enforcing Consistency in Weakly Supervised Semantic Parsing [68.2211621631765]
本稿では,関連する入力に対する出力プログラム間の整合性を利用して,スプリアスプログラムの影響を低減することを提案する。より一貫性のあるフォーマリズムは、一貫性に基づくトレーニングを必要とせずに、モデルパフォーマンスを改善することにつながります。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-13T03:48:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。