論文の概要: APICom: Automatic API Completion via Prompt Learning and Adversarial Training-based Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07026v1
• Date: Wed, 13 Sep 2023 15:31:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 07:48:48.466031
• Title: APICom: Automatic API Completion via Prompt Learning and Adversarial Training-based Data Augmentation
• Title（参考訳）: APICom: プロンプト学習と逆行訓練に基づくデータ拡張による自動API補完
• Authors: Yafeng Gu, Yiheng Shen, Xiang Chen, Shaoyu Yang, Yiling Huang, Zhixiang Cao
• Abstract要約: APIレコメンデーションは、開発者が多数の候補APIの中で必要なAPIを見つけるのを支援するプロセスである。 これまでの研究では、主にAPIレコメンデーションをレコメンデーションタスクとしてモデル化していた。 ニューラルネットワーク翻訳研究領域に動機づけられたこの問題を生成タスクとしてモデル化することができる。 提案手法は,プロンプト学習に基づく新しいアプローチAPIComを提案し,そのプロンプトに応じてクエリに関連するAPIを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.029137544885093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Based on developer needs and usage scenarios, API (Application Programming Interface) recommendation is the process of assisting developers in finding the required API among numerous candidate APIs. Previous studies mainly modeled API recommendation as the recommendation task, which can recommend multiple candidate APIs for the given query, and developers may not yet be able to find what they need. Motivated by the neural machine translation research domain, we can model this problem as the generation task, which aims to directly generate the required API for the developer query. After our preliminary investigation, we find the performance of this intuitive approach is not promising. The reason is that there exists an error when generating the prefixes of the API. However, developers may know certain API prefix information during actual development in most cases. Therefore, we model this problem as the automatic completion task and propose a novel approach APICom based on prompt learning, which can generate API related to the query according to the prompts (i.e., API prefix information). Moreover, the effectiveness of APICom highly depends on the quality of the training dataset. In this study, we further design a novel gradient-based adversarial training method {\atpart} for data augmentation, which can improve the normalized stability when generating adversarial examples. To evaluate the effectiveness of APICom, we consider a corpus of 33k developer queries and corresponding APIs. Compared with the state-of-the-art baselines, our experimental results show that APICom can outperform all baselines by at least 40.02\%, 13.20\%, and 16.31\% in terms of the performance measures EM@1, MRR, and MAP. Finally, our ablation studies confirm the effectiveness of our component setting (such as our designed adversarial training method, our used pre-trained model, and prompt learning) in APICom.
• Abstract（参考訳）: 開発者のニーズと利用シナリオに基づいて、API(Application Programming Interface)レコメンデーションは、開発者が多数の候補APIの中で必要なAPIを見つけるのを支援するプロセスである。 従来の研究では、主にAPIレコメンデーションをレコメンデーションタスクとしてモデル化しており、クエリに対して複数の候補APIをレコメンデーションすることができる。 ニューラルマシン翻訳研究ドメインによって動機付けられたこの問題は、開発者クエリに必要なAPIを直接生成することを目的とした生成タスクとしてモデル化することができる。 予備調査の結果,この直感的アプローチの性能は期待できないことがわかった。 その理由は、apiのプレフィックスを生成する際にエラーが発生するからだ。 しかし、ほとんどの場合、開発者は実際の開発中に特定のAPIプレフィックス情報を知っているかもしれない。 そこで我々は,この問題を自動補完タスクとしてモデル化し,プロンプトに基づいてクエリに関連するAPI(APIプレフィックス情報)を生成する,プロンプト学習に基づく新しいアプローチAPIComを提案する。 さらに、APIComの有効性はトレーニングデータセットの品質に大きく依存する。 本研究では,データ拡張のための新しい勾配に基づく逆学習法であるatpartを設計し,逆例生成時の正規化安定性を向上させる。 APIComの有効性を評価するために、33kの開発者クエリと対応するAPIをコーパスとして検討する。 現状のベースラインと比較すると,APIComは,EM@1,MRR,MAPの順に,少なくとも40.02\%,13.20\%,16.31\%のベースラインを達成できることがわかった。 最後に,我々はapicomにおけるコンポーネント設定の有効性を確認した(例えば,設計したadversarial training method,使用済みの事前学習モデル,即席学習)。

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