Traditionella metoder för semantisk tolkning (SP) fungerar genom att utbilda enskilda modeller för varje tillgänglig parallell datauppsättning av text-mening par. I denna uppsats utforskar vi idén om polyglottsemantisk översättning, eller lära semantiska parsing modeller som är utbildade på flera datauppsättningar och naturliga språk. I synnerhet fokuserar vi på att översätta text till kodsignatur representationer med hjälp av programvarukomponenten dataset Richardson och Kuhn (2017a,b). Fördelen med sådana modeller är att de kan användas för tolkning av en mängd olika naturliga indataspråk och utdataprogrammeringsspråk, eller blandade indataspråk, med hjälp av en enda enhetlig modell. För att underlätta modellering av denna typ utvecklar vi en ny grafbaserad avkodningsram som uppnår toppmoderna prestanda på ovanstående datauppsättningar, och tillämpar denna metod på två andra referensuppgifter för SP.
REF-tåg på flera (naturligt språk)-(programmeringsspråk) par för att förbättra en modell som översätter API-text till kodsignatur representationer.
Polyglot Semantic Parsing in APIs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}