Att använda naturligt språk för att skriva program är ett pekstensproblem för beräkningslingvistik. Vi presenterar en strategi som lär sig att kartlägga naturliga språkbeskrivningar av enkla "om-då" regler för körbar kod. Genom att träna och testa på en stor corpus av naturligt förekommande program (kallas "recept") och deras naturliga språkbeskrivningar, visar vi förmågan att effektivt kartlägga språk att koda. Vi jämför ett antal semantiska tolkningsmetoder på de mycket bullriga träningsdata som samlas in från vanliga användare, och finner att löst synkrona system fungerar bäst.
REF skapade modeller för att kartlägga naturliga språkbeskrivningar till körbar kod med hjälp av produktioner från det formella språket.
Language to Code: Learning Semantic Parsers for If-This-Then-That Recipes
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}