I modeller för att generera program källkod från naturligt språk, representera denna kod i en trädstruktur har varit en vanlig metod. Men befintliga metoder misslyckas ofta med att generera komplex kod korrekt på grund av bristande förmåga att memorera stora och komplexa strukturer. Vi introducerar RECODE, en metod baserad på subtree hämtning som gör det möjligt att uttryckligen referera befintliga kodexempel inom en neural kodgenereringsmodell. Först, vi hämtar meningar som liknar inmatning meningar med hjälp av en dynamiskprogrammering-baserad mening likhet scoring metod. Därefter extraherar vi n-gram av actionsekvenser som bygger det tillhörande abstrakta syntaxträdet. Slutligen ökar vi sannolikheten för åtgärder som orsakar den återvunna n-gram åtgärd subtree att vara i den förutsagda koden. Vi visar att vår strategi förbättrar prestandan för två kodgenereringsuppgifter med upp till +2,6 BLEU.
REF ökar sannolikheten för åtgärder som kan härleda de återvunna delträden.
Retrieval-Based Neural Code Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}