cscg

코드 생성 코드 생성 코드 요약의 이중 작업

Wei et al.

시작하기

• 각 데이터 세트는 torch.utils.data.Dataset 의 하위 클래스로 정의되어야하며 방법이 있습니다.
  • 전처리 및 어휘 빌더 (텍스트 -> 어휘 룩업 지수)
  • __getitem__ 는 훈련 예제를 반환해야합니다
  • __len__
  • 열차/테스트/유효한 분할 생성
  • 컴퓨팅 언어 모델 확률 (예 : P(x) , 여기서 x : Anno/Code Tensor)

LM 확률 계산

• 데이터 세트에 대한 기차/테스트/유효한 분할을 받으십시오.
• LM에 대한 구성을 구성하십시오.
• 각 종류 (Anno/Code)에 대해 LM을 훈련시키고 모델을 lm-{dataset_name}-{kind}.pt (예 : lm-django-anno.pt )로 덤프하십시오.
• 마지막 으로이 모델을 사용하여 각 x (Anno/Code Tensor)에 대해 P(x) 계산하십시오.

참조

 @article{wei2019code,
  title={Code Generation as a Dual Task of Code Summarization},
  author={Wei, Bolin and Li, Ge and Xia, Xin and Fu, Zhiyi and Jin, Zhi},
  journal={arXiv preprint arXiv:1910.05923},
  year={2019}
}