論文の概要: PyBangla at BLP-2025 Task 2: Enhancing Bangla-to-Python Code Generation with Iterative Self-Correction and Multilingual Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23713v1
• Date: Thu, 27 Nov 2025 07:09:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-04 08:45:17.112422
• Title: PyBangla at BLP-2025 Task 2: Enhancing Bangla-to-Python Code Generation with Iterative Self-Correction and Multilingual Agents
• Title（参考訳）: PyBangla at BLP-2025 Task 2: Enhancing Bangla-to-Python code generation with Iterative Self-Correction and Multilingual Agents (英語)
• Authors: Jahidul Islam, Md Ataullha, Saiful Azad,
• Abstract要約: 我々はBangla-to-Pythonでコード生成を行うエージェントベースのフレームワークであるBanglaCodeActを紹介する。 BanglaCodeActは、Thought-Code-Observationループ内にオープンソースの多言語LLMを採用し、Bangla命令からの動的生成、テスト、改善を可能にする。 本結果は,Bangla-to-Python翻訳のための新しいベンチマークを確立し,低リソース言語における信頼性コード生成に対するエージェントベースの推論の可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793009
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: LLMs excel at code generation from English prompts, but this progress has not extended to low-resource languages. We address Bangla-to-Python code generation by introducing BanglaCodeAct, an agent-based framework that leverages multi-agent prompting and iterative self-correction. Unlike prior approaches relying on task-specific fine-tuning, BanglaCodeAct employs an open-source multilingual LLM within a Thought-Code-Observation loop, enabling dynamic generation, testing, and refinement of code from Bangla instructions. We benchmark several small-parameter open-source LLMs and evaluate their effectiveness on the mHumanEval dataset for Bangla NL2Code. Our results show that Qwen3-8B, when deployed with BanglaCodeAct, achieves the best performance, with pass@1 accuracy of 94.0\% on the development set and 71.6\% on the blind test set. These results establish a new benchmark for Bangla-to-Python translation and highlight the potential of agent-based reasoning for reliable code generation in low-resource languages. Experimental scripts are publicly available at github.com/jahidulzaid/PyBanglaCodeActAgent.
• Abstract（参考訳）: LLMは英語のプロンプトからコード生成に優れていますが、この進歩は低リソース言語に拡張されていません。 エージェントベースのフレームワークであるBanglaCodeActを導入することで,Bangla-to-Pythonコード生成に対処する。 タスク固有の微調整に依存する従来のアプローチとは異なり、BanglaCodeActでは、Thought-Code-Observationループ内にオープンソースの多言語LLMを採用しており、Bangla命令からの動的生成、テスト、コードの洗練を可能にしている。 そこで我々は,Bangla NL2Code の mHumanEval データセット上で,いくつかの小パラメータオープンソース LLM のベンチマークを行い,その有効性を評価する。 この結果から,Qwen3-8BはBanglaCodeActでデプロイすると,開発セットで94.0\%,ブラインドテストセットで71.6\%のパス@1精度で最高の性能を発揮することがわかった。 これらの結果はBangla-to-Python翻訳の新しいベンチマークを確立し、低リソース言語における信頼性コード生成に対するエージェントベースの推論の可能性を強調している。 実験用スクリプトはgithub.com/jahidulzaid/PyBanglaCodeActAgentで公開されている。

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