論文の概要: Alternative UX Extensions and Their Trade-offs for Code Completion in Pharo
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.24253v1
- Date: Mon, 27 Jul 2026 10:42:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.385885
- Title: Alternative UX Extensions and Their Trade-offs for Code Completion in Pharo
- Title(参考訳): 代替UX拡張とPharoにおけるコード補完のトレードオフ
- Abstract要約: Complishonは、Pharoのコンテキスト対応のコード補完エンジンである。
本稿では,これらの限界に対処する4つの拡張について述べる。
各拡張について、実装を説明し、代替設計について議論し、関連するトレードオフを説明します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.13381749415517016
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Complishon is Pharo's context-aware code completion engine, built on AST analysis, lazy candidate generation, and filter-based candidate selection. Its existing design already provides strong semantic completion, but several practical limits remain. Strict prefix matching is sensitive to small typing errors, framework prefixes often force redundant input, large completion menus are difficult to scan, and prefix-only matching does not support common camel-case abbreviations. This paper presents four extensions that address these limits: typo tolerance, implicit prefix expansion, grouped completion entries, and camel-case matching. For each extension, we describe the implementation, discuss alternative designs, and explain the trade-offs involved. The main contribution of the paper is to show that these improvements can be integrated into Complishon while preserving its modular architecture and predictable behavior.
- Abstract(参考訳): Complishonは、AST分析、遅延候補生成、フィルタベースの候補選択に基づいて構築された、ファロのコンテキスト対応コード補完エンジンである。
既存の設計はすでに強力なセマンティック・コンプリートを提供しているが、いくつかの実用的な制限が残っている。
厳密なプレフィックスマッチングは小さなタイピングエラーに敏感であり、フレームワークプレフィックスはしばしば冗長な入力を強制し、大きなコンプリートメニューはスキャンが困難であり、プレフィックスのみのマッチングは一般的なラクダケースの省略をサポートしない。
本稿では,これらの制限に対処する4つの拡張について述べる。タイプミストレランス,暗黙のプレフィックス展開,グループ化完了エントリ,ラクダケースマッチングである。
各拡張について、実装を説明し、代替設計について議論し、関連するトレードオフを説明します。
この論文の主な貢献は、モジュールアーキテクチャと予測可能な振る舞いを維持しながら、これらの改善がComplishonに統合可能であることを示すことである。
関連論文リスト
- Rethinking Item Tokenization in Generative Recommenders: From Fixed Atoms to Semantic Subwords [50.621722853036005]
生成レコメンデーションシステムでは、アイテムは通常、自己回帰的次イテム予測のために固定長のセマンティックIDシーケンスにトークン化される。
ユーザコンテキストのモデリングでは、このきめ細かい表現が注意の過負荷を引き起こす。
本稿では,歴史的項目を可変長のセマンティック・サブワードとして表現するセマンティック・サブワード・トークン化(SST)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-24T02:42:51Z) - Code as Representation: A Compilable Parsing Paradigm for Academic Documents [50.40789738182074]
Compilable Academic Document Parsing (CADP)は、コンテキストラプラス実行可能なPythonとして全ページを再構築するパラダイムである。
テキストと複数のSAEタイプを含む全学術ページのエキスパート検証ベンチマークであるCADP-Benchを紹介する。
その結果、フロンティアモデルでさえも、高忠実度で実行可能な再構築を行うのに苦戦していることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-18T09:10:43Z) - Weave of Formal Thought [51.56484100374058]
WoFT(Weave of Formal Thought)は、厳密な構文的検証と学習された構造的表現を結合したパラダイムである。
本稿では,非終端文法記号を直接生成にインターリーブするために,言語モデルを訓練する潜時可変微調整法を提案する。
Pythonでは、RWS目的のStarCoder2-3Bを微調整することで、テキストのみのSFTベースラインと比較して、トーケン毎のクロスエントロピーが14.3%削減される。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-24T15:58:11Z) - Compiling Rewrite Rules to Finite-State Transducers with the Worsening Trick [9.436197391132227]
本稿では「ウォージングトリック」に基づくコンパクトなコンパイル方式を提案する。
すべての法的書き直し候補を生成し、同じ入力に対して他の候補よりも悪い候補をフィルタリングする。
結果として得られる公式は短く均一であり、意味論が一致する場合は、以前のアプローチと同じルールトランスデューサを再現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-08T18:36:39Z) - Prefix Parsing is Just Parsing [53.010152712125766]
プレフィックスパーシングは、入力プレフィックスを与えられた文法によって生成された完全な文字列に拡張できるかどうかを問う。
そこで我々は,プレフィックス文法変換を導入し,プレフィックス解析を通常の構文解析に効率よく還元する。
また,次点重みベクトルを計算するためのアルゴリズム微分に基づく戦略も提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-23T01:20:40Z) - Parser-Oriented Structural Refinement for a Stable Layout Interface in Document Parsing [23.497081928689525]
インターフェースを安定させるために,DETR型検出器とインターフェースの間に軽量な構造改善ステージを導入する。
原検出出力をコンパクトな仮説プールとして扱うことで、提案モジュールは、クエリ機能、セマンティックキュー、ボックス幾何学、視覚的エビデンスに関するセットレベル推論を行う。
共有された構造状態から、インスタンスの保持を共同で決定し、ボックスのローカライゼーションを洗練し、ハンドオフ前に入力順序を予測する。
提案手法はページレベルのレイアウト品質を常に改善することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-03T03:36:36Z) - Subtyping in DHOL -- Extended preprint [0.0]
最近導入された依存型高階論理(DHOL)は、表現性と自動化サポートの妥協を提供する。
我々はこの設計を活用してDHOLを改良および商型で拡張する。
拡張言語のためのHOLの構文,意味論,翻訳について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-03T17:59:00Z) - Neuro-Symbolic Query Compiler [57.78201019000895]
本稿では,このギャップを埋めるために,言語文法規則とコンパイラ設計に触発されたニューラルシンボリックなフレームワークQCompilerを提案する。
理論上は、複雑なクエリを形式化するのに最小でも十分なバックス・ナウアー形式(BNF)の文法を$G[q]$で設計する。
葉のサブクエリの原子性は、より正確な文書検索と応答生成を保証し、複雑なクエリに対処するRAGシステムの能力を大幅に改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-17T09:36:03Z) - Type-Constrained Code Generation with Language Models [51.03439021895432]
本稿では,型システムを利用してコード生成を誘導する型制約デコード手法を提案する。
そこで本研究では,新しい接頭辞オートマトンと,在来型を探索する手法を開発し,LLM生成コードに適切な型付けを強制するための健全なアプローチを構築した。
提案手法は,コード合成,翻訳,修復作業において,コンパイルエラーを半分以上削減し,機能的正しさを著しく向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-12T15:03:00Z) - Token Alignment via Character Matching for Subword Completion [34.76794239097628]
本稿では,生成モデルにおけるテキスト補完におけるトークン化アーティファクトの緩和手法について検討する。
この手法はトークンアライメントと呼ばれ、最後の完全なトークンをバックトラックし、モデルの生成がプロンプトと整合することを保証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T16:44:39Z) - Outline, Then Details: Syntactically Guided Coarse-To-Fine Code
Generation [61.50286000143233]
ChainCoderは、Pythonコードを段階的に生成するプログラム合成言語モデルである。
自然言語記述と構文的に整合したI/Oデータサンプルを共同で符号化するために、カスタマイズされたトランスフォーマーアーキテクチャを利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-28T01:47:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。