Intelligent kodkomplettering har blivit ett viktigt verktyg för att påskynda modern mjukvaruutveckling. För att underlätta effektiv kod komplettering för dynamiskt-typade programmeringsspråk, tillämpar vi neurala språkmodeller genom att lära sig från stora kodbaser, och undersöka effektiviteten av uppmärksamhetsmekanism på koden slutföra uppgiften. Men, standard neural språk modeller även med uppmärksamhet mekanism kan inte korrekt förutsäga out-of-vokabulary (OoV) ord således begränsa koden prestanda. I detta dokument, inspirerat av förekomsten av lokalt upprepade termer i program källkod, och de nyligen föreslagna pekarnätverk som kan reproducera ord från lokala sammanhang, föreslår vi en pekare blandning nätverk för att bättre förutsäga OoV ord i kodkomplettering. Baserat på sammanhanget lär sig nätverket av pekarblandningar att antingen skapa ett inom-vokabulärt ord genom en RNN-komponent, eller kopiera ett OoV-ord från ett lokalt sammanhang genom en pekarkomponent. Experiment på två referensdatauppsättningar visar effektiviteten hos vår uppmärksamhetsmekanism och vårt nätverk för pekskärmsblandning vid kompletteringen av koderna.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslogs ett nätverk för pointer-blandning för att ta itu med problemet med OoV.
Code Completion with Neural Attention and Pointer Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}