Mindre syntaxfel görs av nybörjare och erfarna programmerare; men nybörjare programmerare saknar de år av intuition som hjälper dem att lösa dessa små fel. Standard LR-tolkar löser vanligtvis syntaxfel och deras exakta läge dåligt. Vi föreslår en metod som hjälper till att lokalisera var syntaxfel uppstår, men också föreslår eventuella ändringar i tokenströmmen som kan fixa det identifierade felet. Denna metod finner syntaxfel genom att kontrollera om två språkmodeller "enar" på varje token. Om modellerna inte håller med, indikerar det ett möjligt syntaxfel; metoden försöker föreslå en fix genom att hitta en alternativ tokensekvens som erhålls från modellerna. Vi tränade två LSTM (Långt korttidsminne) språkmodeller på en stor corpus av JavaScript kod som samlats in från GitHub. Den dubbla LSTM neurala nätverksmodellen förutspår den korrekta placeringen av syntax fel 54,74% i sin topp 4 förslag och producerar en exakt fix upp till 35,50% av tiden. Resultaten visar att detta verktyg och denna metod kan lokalisera och föreslå korrigeringar för syntaxfel. Vår metodik är praktiskt användbar för alla programmerare, men kommer att vara särskilt användbar för nybörjare frustrerade över obegripliga syntaxfel.
I REF utbildar författarna två LSTM-nätverk (Long Short Term Memory) för att identifiera platsen för syntaxfel.
Finding and correcting syntax errors using recurrent neural networks
{'venue': 'PeerJ PrePrints', 'journal': 'PeerJ PrePrints', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}