Många språkgeneration uppgifter kräver produktion av text som är beroende av både strukturerade och ostrukturerade ingångar. Vi presenterar en ny neural nätverksarkitektur som genererar en utgångssekvens som är beroende av ett godtyckligt antal inmatningsfunktioner. Av avgörande betydelse är att vårt tillvägagångssätt gör det möjligt att marginalisera både valet av villkorande sammanhang och generationsgranulatet, till exempel tecken eller symboler, och därmed möjliggöra skalbar och effektiv utbildning. Med hjälp av detta ramverk tar vi itu med problemet med att generera programmeringskod från ett blandat naturligt språk och strukturerad specifikation. Vi skapar två nya datauppsättningar för detta paradigm som härleds från de samlarbara kortspelen Magic the Collecting and Hearthstone. På dessa, och en tredje redan existerande corpus, visar vi att marginalisering av flera prediktorer gör det möjligt för vår modell att överträffa starka riktmärken.
Genom att utvidga detta koncept ytterligare genererar det latenta prediktornätverket REF en utgångssekvens som är beroende av ett godtyckligt antal basmodeller där varje basmodell kan ha olika granularitet.
Latent Predictor Networks for Code Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}