論文の概要: Text2DSL: LLM-Based Code Generation for Domain-Specific Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.22586v1
- Date: Sun, 21 Jun 2026 16:44:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-25 17:30:00.61983
- Title: Text2DSL: LLM-Based Code Generation for Domain-Specific Languages
- Title（参考訳）: Text2DSL: ドメイン特化言語のためのLLMベースのコード生成
- Abstract要約: 本稿では、自然言語記述からDSLコードを自動的に生成するタスクであるText2を定式化する。
我々は,PolkitBenchデータセットを導入し,4,204個の自然言語対を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.29352305480285
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Domain-specific languages (DSLs) are widely used for managing operating system security policies, yet manually authoring rules in such languages demands high expertise and is error-prone. This paper formalises the task of automatic DSL code generation from natural language descriptions - Text2DSL - as a distinct problem class, separate from Text-to-SQL and general-purpose code generation. We introduce the PolkitBench dataset comprising 4,204 verified natural-language-to-Polkit-rule pairs, each validated through a three-level AST-based pipeline. Controlled prompt experiments on two MoE models of different scale and provenance - GigaChat-10B-A1.8B (1.8B active parameters) and Nemotron-3-Nano-30B-A3B (3B active) - demonstrate the critical role of structured context (BNF grammar, API specification, permitted identifier vocabulary) for LLM-based DSL code generation. Across both models, supplying context raises syntactic validity to 98.6-99.4%, structural validity by +9.7 to +35.5 pp, and the CodeBLEU score by +60% to +95%. The consistency of the effect across models of different scale and provenance indicates that, for the Text2DSL class of problems, injecting a formal target-language specification into the prompt context is a robust enabling factor for high-quality generation without model fine-tuning.
- Abstract（参考訳）: ドメイン固有言語(DSL)は、オペレーティングシステムのセキュリティポリシーを管理するために広く使われているが、そのような言語でルールを手動で作成するには高度な専門知識が必要であり、エラーを起こしやすい。
本稿では,Text-to-SQLと汎用コード生成とは別個の問題クラスとして,自然言語記述(Text2DSL)からDSLコードの自動生成のタスクを定式化する。
また,PolkitBenchデータセットは,3レベルASTベースのパイプラインを用いて検証し,それぞれ4,204個の自然言語-ポリシット-ルールペアを検証した。
GigaChat-10B-A1.8B(1.8Bのアクティブパラメータ)とNemotron-3-Nano-30B-A3B(3Bのアクティブパラメータ)の2つのMoEモデルの迅速な実験は、LLMベースのDSLコード生成における構造化コンテキスト(BNF文法、API仕様、許容識別子語彙)の重要な役割を実証している。
どちらのモデルでも、供給コンテキストは構文的妥当性を98.6-99.4%、構造的妥当性を+9.7から+35.5pp、CodeBLEUスコアを+60%から+95%に向上させる。
異なるスケールと証明のモデル間での効果の一貫性は、Text2DSLのクラスでは、プロンプトコンテキストに形式的なターゲット言語仕様を注入することは、モデル微調整なしで高品質な生成を可能にする堅牢な要因であることを示している。
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