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首次成功用CNN自动生成代码:北大研究者搞定了炉石传说(2) 广州找房子,芭比之完美圣诞节中文版,连云港天气预报查询一周,优酷网首页,女留学生夜跑失踪,梦见鬼是什么意思

时间2019-05-21 来源:南宁新闻网

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表 2:数据集统计。

表 4:控制变量测试。

论文中研究者称,他们的研究是第一次成功使用 CNN 解码器生成代码的工作。表 3 展示了基于 CNN 的代码生成结果,并与此前的业治疗癫痫病好的方法都有哪些内最佳模型进行了对比。

如表中所示,新模型在准确率和 BLEU 分数方面都优于以前的所有结果。尤其是,新模型在准确率方面显著高于此前的业内最佳模型――在字符串准确率上高出了 5%。对于手动调整的准确率来说,Yin Neubig(2017)曾报告过大约 2% 的提升。在本文中,北大的研究者也观察到了类似的效果,实现了 30.3% 的 Acc+分数,这证明了新方法的有效性。

表 3:癫痫病专科医院有哪些新模型与此前业内最佳模型的对比,以百分比记。在手动调整后性能大概能增加 2%(Yin and Neubig (2017))。

表 5:语义分析的准确性(以百分比记)。

论文:A Grammar-Based Structural CNN Decoder for Code Generation

论文地址:https://arxiv.org/abs/1811.068成都癫痫临床治疗方法37

摘要:代码生成可以将一份程序描述映射为用一种编程语言写成的可执行源代码。现有的方法主要依赖于循环神经网络(RNN)作为解码器。然而,我们发现程序比自然语言句子包含的 token 要多得多,因此 RNN 可能并不适合捕捉长句。本文提出了一个基于语法的结构化卷积神经网络(CNN),用于代码生成。我们的模型通过预测编程语言的语法规则来生成程序;我们设计了若干个 CNN 模块,包括基于树的卷积和前序卷积,其信息通过专用的注孕期癫痫病发作怎么办意力池化层进一步聚集。在炉石传说基准数据集上的实验结果显示,我们的 CNN 代码生成器的表现超出之前最佳方法 5 个百分点;我们通过另外几个实验在若干语义分析任务上验证了模型的鲁棒性。为了更好地理解模型的每个部分,我们还进行了深入的控制变量测试。

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作者:不详 来源:网络
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