論文の概要: Program Translation via Code Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11476v1
• Date: Tue, 17 Oct 2023 04:59:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 12:17:06.863236
• Title: Program Translation via Code Distillation
• Title（参考訳）: コード蒸留によるプログラム翻訳
• Authors: Yufan Huang, Mengnan Qi, Yongqiang Yao, Maoquan Wang, Bin Gu, Colin Clement, Neel Sundaresan
• Abstract要約: 伝統的な機械翻訳は、教師あり翻訳に並列コーパスに依存している。 最近の教師なしニューラルネットワーク翻訳技術は、データ制限を克服している。 コード蒸留(CoDist)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.668229308907495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Software version migration and program translation are an important and costly part of the lifecycle of large codebases. Traditional machine translation relies on parallel corpora for supervised translation, which is not feasible for program translation due to a dearth of aligned data. Recent unsupervised neural machine translation techniques have overcome data limitations by included techniques such as back translation and low level compiler intermediate representations (IR). These methods face significant challenges due to the noise in code snippet alignment and the diversity of IRs respectively. In this paper we propose a novel model called Code Distillation (CoDist) whereby we capture the semantic and structural equivalence of code in a language agnostic intermediate representation. Distilled code serves as a translation pivot for any programming language, leading by construction to parallel corpora which scale to all available source code by simply applying the distillation compiler. We demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance on CodeXGLUE and TransCoder GeeksForGeeks translation benchmarks, with an average absolute increase of 12.7% on the TransCoder GeeksforGeeks translation benchmark compare to TransCoder-ST.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアバージョン移行とプログラム翻訳は、大規模なコードベースのライフサイクルにおいて重要かつコストがかかる部分です。 従来の機械翻訳は教師付き翻訳のために並列コーパスに依存しており、アライメントされたデータの多さのためプログラムの翻訳には不可能である。 最近の教師なしニューラルネットワーク翻訳技術は、バック翻訳や低レベルコンパイラ中間表現(IR)などを含む技術によって、データ制限を克服している。 これらの手法は、コードスニペットアライメントのノイズと、それぞれIRの多様性のために大きな課題に直面している。 本稿では,言語に依存しない中間表現において,コードの意味的および構造的等価性を捉える,コード蒸留(CoDist)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 蒸留されたコードは任意のプログラミング言語の翻訳ピボットとして機能し、蒸留コンパイラを単純に適用することによって、利用可能なすべてのソースコードにスケールする並列コーパスの構築に繋がる。 CodeXGLUE と TransCoder GeeksForGeeks の翻訳ベンチマークでは,TransCoder GeeksforGeeks の翻訳ベンチマークでは平均 12.7% が TransCoder-ST と比較された。

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