論文の概要: APIGen: Generative API Method Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15843v1
- Date: Mon, 29 Jan 2024 02:35:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-30 16:14:24.174512
- Title: APIGen: Generative API Method Recommendation
- Title（参考訳）: APIGen: ジェネレーティブなAPIメソッド推奨
- Authors: Yujia Chen, Cuiyun Gao, Muyijie Zhu, Qing Liao, Yong Wang, Guoai Xu
- Abstract要約: APIGenは、拡張インコンテキスト学習(ICL)によるジェネレーティブAPIレコメンデーションアプローチである
APIGenは、語彙、構文、意味の観点から、プログラミングクエリに類似したポストを検索する。
推論プロセスにより、APIGenはクエリのプログラミング要件を満たすための推奨APIを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.541442856821
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automatic API method recommendation is an essential task of code
intelligence, which aims to suggest suitable APIs for programming queries.
Existing approaches can be categorized into two primary groups: retrieval-based
and learning-based approaches. Although these approaches have achieved
remarkable success, they still come with notable limitations. The
retrieval-based approaches rely on the text representation capabilities of
embedding models, while the learning-based approaches require extensive
task-specific labeled data for training. To mitigate the limitations, we
propose APIGen, a generative API recommendation approach through enhanced
in-context learning (ICL). APIGen involves two main components: (1) Diverse
Examples Selection. APIGen searches for similar posts to the programming
queries from the lexical, syntactical, and semantic perspectives, providing
more informative examples for ICL. (2) Guided API Recommendation. APIGen
enables large language models (LLMs) to perform reasoning before generating API
recommendations, where the reasoning involves fine-grained matching between the
task intent behind the queries and the factual knowledge of the APIs. With the
reasoning process, APIGen makes recommended APIs better meet the programming
requirement of queries and also enhances the interpretability of results. We
compare APIGen with four existing approaches on two publicly available
benchmarks. Experiments show that APIGen outperforms the best baseline CLEAR by
105.8% in method-level API recommendation and 54.3% in class-level API
recommendation in terms of SuccessRate@1. Besides, APIGen achieves an average
49.87% increase compared to the zero-shot performance of popular LLMs such as
GPT-4 in method-level API recommendation regarding the SuccessRate@3 metric.
- Abstract（参考訳）: 自動APIメソッドレコメンデーションは,クエリに適切なAPIを提案することを目的とした,コードインテリジェンスの重要なタスクである。
既存のアプローチは、検索ベースと学習ベースの2つの主要なグループに分類できる。
これらのアプローチは目覚ましい成功を収めましたが、それでも大きな制限があります。
検索ベースのアプローチは埋め込みモデルのテキスト表現能力に依存し、学習ベースのアプローチはトレーニングに広範囲なタスク固有のラベル付きデータを必要とする。
制限を緩和するために,拡張インコンテキスト学習(ICL)による生成APIレコメンデーションアプローチであるAPIGenを提案する。
APIGenには2つの主要なコンポーネントがある。
apigenは、lexical、syntactical、semantic perspectivesからプログラミングクエリの類似の投稿を検索し、iclのより有用な例を提供する。
(2)ガイドAPI勧告
APIGenは、大きな言語モデル(LLM)がAPIレコメンデーションを生成する前に推論を実行可能にする。
推論プロセスにより、APIGenは推奨APIをクエリのプログラミング要件に適合させ、結果の解釈可能性を高める。
APIGenを2つの公開ベンチマークで4つの既存アプローチと比較する。
実験によると、APIGenはメソッドレベルのAPIレコメンデーションで105.8%、クラスレベルのAPIレコメンデーションで54.3%、最高のベースラインCLEARを上回っている。
さらに、APIGenは、RuccessRate@3メトリックに関するメソッドレベルのAPIレコメンデーションにおいて、GPT-4のような人気のあるLLMのゼロショットパフォーマンスと比較して、平均49.87%向上している。
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