Programmering språkbehandling (liknar naturliga språkbehandling) är en het forskningsämne inom området programvaruteknik; det har också väckt ökat intresse för artificiell intelligens community. Men ett program, som skiljer sig från en mening i ett naturligt språk, innehåller rik, explicit och komplicerad strukturell information. Därför kan traditionella NLP-modeller vara olämpliga för program. I detta dokument föreslår vi en ny trädbaserad konvolutionell neurala nätverk (TBCNN) för programmering språkbehandling, där en konvolution kärna är utformad över program abstrakt syntax träd för att fånga strukturell information. TBCNN är en generisk arkitektur för programmering språkbehandling; våra experiment visar sin effektivitet i två olika program analys uppgifter: klassificera program enligt funktionalitet, och upptäcka kod sippets av vissa mönster. TBCNN överträffar baslinjemetoder, inklusive flera neurala modeller för NLP.
Lili Ref föreslår ett trädbaserat konvolutionellt neuralt nätverk för att bädda in koder.
Convolutional Neural Networks over Tree Structures for Programming Language Processing
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}