論文の概要: Neural Code Translation of Legacy Code: APL to C#

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.13896v1
• Date: Tue, 12 May 2026 12:11:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.402441
• Title: Neural Code Translation of Legacy Code: APL to C#
• Title（参考訳）: レガシーコードのニューラルコード翻訳: APL to C#
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルを用いたAPLのC#への変換について検討する。 本稿では,APL-to-C#翻訳のための新しいフレームワークを提案する。 この結果から,APLとC#のギャップをニューラルネットワークによる翻訳で埋めることが可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic translation between programming languages remains a challenging problem, particularly when the source language is highly concise and specialized. This paper investigates the translation of APL into C# using large language models. The task is difficult due to APL's sparse syntax, the scarcity of large-scale parallel corpora, and the requirement for specialized knowledge to interpret APL programs. To address these challenges, we introduce a novel framework for APL-to-C# translation by comparing three guided strategies, namely natural language description-mediated, retrieval-augmented, and iterative refinement, against a baseline direct translation model. We constructed multiple datasets of functionally equivalent code pairs spanning various levels of complexity, and to rigorously assess translation quality, we developed an automated evaluation pipeline that verifies both syntactic compilation and functional execution of the generated C# code. Our results demonstrate that neural code translation can successfully bridge the gap between APL and C# for a wide range of programs, and that incorporating additional context and guidance significantly improves model performance.
• Abstract（参考訳）: プログラミング言語間の自動翻訳は、特にソースコードが簡潔で専門的な場合、依然として難しい問題である。 本稿では,大規模言語モデルを用いたAPLのC#への変換について検討する。 タスクは、APLのスパース構文、大規模並列コーパスの不足、APLプログラムを解釈するための専門知識の要求により困難である。 これらの課題に対処するため,APL-to-C#翻訳のための新しいフレームワークを提案する。 様々なレベルの複雑さにまたがる機能的に等価なコードペアのデータセットを複数構築し、翻訳品質を厳格に評価するために、生成したC#コードの構文的コンパイルと機能的実行の両方を検証する自動評価パイプラインを開発した。 この結果から,APLとC#のギャップをニューラルネットワークで埋めることができ,追加のコンテキストとガイダンスを組み込むことで,モデルの性能が大幅に向上することが示唆された。

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