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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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1 篇 modeling languag...
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机构

1 篇 moscow institute...
1 篇 lomonosov moscow...
1 篇 itmo university
1 篇 kyung hee univer...
1 篇 jetbrains s.r.o....

作者

1 篇 litvinov denis
1 篇 popov artem
1 篇 korolev nikolay
1 篇 jung tae-hwan
1 篇 orekhov dmitrii
1 篇 morgachev gleb

语言

3 篇 英文

检索条件"任意字段=1st Workshop on Natural Language Processing for Programming, NLP4Prog 2021"

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排序：

nlp4prog 2021 - 1st workshop on natural language processing for programming, Proceedings of the workshop

NLP4Prog 2021 - 1st Workshop on Natural Language Processing ...

引用

1st workshop on natural language processing for programming, nlp4prog 2021

ISBN: (纸本)9781954085640

The proceedings contain 10 papers. The topics discussed include: code to comment translation: a comparative study on model effectiveness & errors;ConTest: A unit test completion benchmark featuring context;CommitBERT: commit message generation using pre-trained programming language model;time-efficient code completion model for the R programming language;CoTexT: multi-task learning with code-text transformer;DIRECT : a transformer-based model for decompiled identifier renaming;reading stackOverflow encourages cheating: adding question text improves extractive code generation;text-to-SQL in the wild: a naturally-occurring dataset based on stack exchange data;and bag-of-words baselines for semantic code search.

关键词：

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Time-Efficient Code Completion Model for the R programming language 1

Time-Efficient Code Completion Model for the R Programming L...

引用

1st workshop on natural language processing for programming, nlp4prog 2021

作者： Popov, Artem Orekhov, Dmitrii Litvinov, Denis Korolev, Nikolay Morgachev, Gleb JetBrains s.r.o. Czech Republic Lomonosov Moscow State University Russia ITMO University Russia Moscow Institute of Physics and Technology Russia

ISBN: (纸本)9781954085640

In this paper, we present a deep learning code completion model for the R programming language. We introduce several techniques to utilize language modeling based architecture in the code completion task. With these techniques, the model requires low resources, but still achieves high quality. We also present an evaluation dataset for the R programming language completion task. Our dataset contains multiple autocompletion usage contexts and that provides robust validation results. The dataset is publicly available. © 2021 Association for Computational Linguistics.

关键词： Modeling languages

来源：评论

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CommitBERT: Commit Message Generation Using Pre-Trained programming language Model 1

CommitBERT: Commit Message Generation Using Pre-Trained Prog...

引用

1st workshop on natural language processing for programming, nlp4prog 2021

作者： Jung, Tae-Hwan Kyung Hee University Korea Republic of

ISBN: (纸本)9781954085640

In version control using Git, the commit message is a document that summarizes source code changes in natural language. A good commit message clearly shows the source code changes, so this enhances collaboration between developers. To write a good commit message, the message should briefly summarize the source code changes, which takes a lot of time and effort. Therefore, a lot of research has been studied to automatically generate a commit message when a code modification is given. However, in most of the studies so far, there was no curated dataset for code modifications (additions and deletions) and corresponding commit messages in various programming languages. The model also had difficulty learning the contextual representation between code modification and natural language. To solve these problems, we propose the following two methods: (1) We collect code modification and corresponding commit messages in Github for six languages (Python, PHP, Go, Java, JavaScript, and Ruby) and release a well-organized 345K pair dataset. (2) In order to resolve the large gap in contextual representation between programming language (PL) and natural language (NL), we use CodeBERT (Feng et al., 2020), a pre-trained language model (PLM) for programming code, as an initial model. Using two methods leads to successful results in the commit message generation task. Also, this is the first research attempt in fine-tuning commit generation using various programming languages and code PLM. Training code, dataset, and pretrained weights are available at https://***/graykode/commitautosuggestions. © 2021 Association for Computational Linguistics.

关键词： Computational linguistics

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