Vi anser att problemet är att tolka naturliga språkbeskrivningar till källkod skrivna i ett allmänt programmeringsspråk som Python. Befintliga datadrivna metoder behandlar detta problem som en språkgenerering uppgift utan att överväga den underliggande syntaxen för mål programmeringsspråket. Med stöd av tidigare arbete inom semantisk tolkning föreslår vi i detta dokument en ny neural arkitektur som drivs av en grammatikmodell för att uttryckligen fånga målsyntaxen som förkunskaper. Experiment finner detta ett effektivt sätt att skala upp till generering av komplexa program från naturliga språkbeskrivningar, uppnå state-of-the-art resultat som väl överträffar tidigare kodgenerering och semantisk tolkning metoder.
En annan relaterad kodgenereringsmodell REF tolkar naturliga språkbeskrivningar till källkod med hänsyn till grammatik och syntax i målspråket (t.ex. Python).
A Syntactic Neural Model for General-Purpose Code Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}