Sep, 2015

自然语言程序合成

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TL;DR本论文提出了一个用自然语言输入构造程序合成器的框架，其使用 NLP 特征和关键词编程翻译的排名学习最优权重和分类器来代替学习并使用各种领域特定语言，可以用于编辑、智能教育系统和飞行信息查询等多个领域。通过 1200 多个英语说明，各合成器为 80％和 90％的说明将期望的程序排名为最好的一个和三个。
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发现论文，激发创造
  • 神经程序搜索：从描述和示例中解决编程任务

    本文提出了一种用自然语言描述和少量输入 / 输出样例来生成程序的算法，称之为神经程序搜索。该算法将深度学习和程序合成领域的方法结合起来，通过设计丰富的领域特定语言和根据 Seq2Tree 模型进行指导的高效搜索算法。通过一个半合成的描述和测试案例数据集对该方法的质量进行了评估，结果表明我们的算法明显优于基线的带注意力的序列到序列模型。

    Feb, 2018

  • 用于神经程序合成的合成数据集

    本文旨在探索自动生成指定语言中的程序，依据输入输出行为生成程序，我们提出了一种新的方法来控制和评估合成数据分布的偏差，通过在 Karel 和小型计算器 DSL 上的实验表明，使用这些分布训练深度网络可以提高跨分布的泛化性能。

    Dec, 2019

  • 神经符号程序综合在 Web 问答中的应用

    本文提出了一种基于程序合成的技术，用于从网页中提取信息，其使用神经符号 DSL、优化合成算法和转导学习等技术，可实现对不同领域的多个任务的有效信息提取，并显著胜过现有的提问回答模型和包装器归纳系统。

    Apr, 2021

  • 分层神经程序合成

    本文提出了一种可扩展的程序合成框架，通过层级组合程序实现程序合成，该框架可以从输入 / 输出对中合成比之前更长、更复杂的程序，并通过任务嵌入空间和程序解码器将任务嵌入解码为程序。

    Mar, 2023

  • 自然语言规格说明到数学程序的综合

    研究评估了使用数据增强、后处理和代码生成模型 CodeT5 合成数学程序的效果，通过应用线性规划规则来评分和纠正光束，该方法基于自然语言规范实现自动化建模。实验结果表明，在使用这些增强方法后，CodeT5 基础版本的执行准确率为 0.73，明显优于 ChatGPT 的零 - shot 执行准确率 0.41 和 Codex 的 0.36。

    Mar, 2023

  • 从自然语言指令和 GUI 演示中进行交互式任务与概念学习

    本篇论文介绍了一种新的多模态、领域无关的方法，结合自然语言编程和演示编程，允许用户在高层次上自然描述任务和相关条件，并通过对话和演示递归地解决任何模糊不清的问题。PUMICE 是一个可供最终用户编程的代理系统，实现了这种方法。10 位用户的实验显示出系统的可用性。

    Aug, 2019

  • 通过交互式学习使编程语言自然化

    本文讲述如何通过核心编程语言并允许用户自然地增量定义替代语法和越来越复杂的概念来创建方便的自然语言接口，以在类似于分析数据、操作文本和查询数据库等复杂的任务中实现与编程语言同等的能力。作者在一个体素世界中展示了一个用户社区可以同时教授一个共同系统各种不同的语言，并用它来构建数百个复杂的体素结构的例子。三天内，这些用户从只使用核心语言到 85.9％的后 10K 个语句中使用自然化语言。

    Apr, 2017

  • 学习推理程序草图

    本文介绍一种用于程序自动合成的方法，通过结合模式识别和显式推理来解决这些复杂的编程问题，同时使用新颖的中间表示和训练算法，使程序合成系统能够自学，从而在简单的英文描述编程问题数据集上取得了最先进的性能表现。

    Feb, 2019

  • 利用语言学习程序抽象和搜索启发

    该论文介绍了一种名为 LAPS 的技术，它使用自然语言注释来引导库和神经引导搜索模型的联合学习，以实现程序的归纳合成。与一些自然语言注释不可用的测试时间相比，LAPS 可生产高质量的程序库并提高搜索效率和泛化性。

    Jun, 2021

  • 神经程序合成的潜在执行

    该研究文章提出了一种名为 LaSynth 的基于机器学习的程序合成方法，它能够学习潜在的嵌入式表示方法，进而提高下一个输入标记的预测性能，并通过生成随机的程序和 IO 对来进行训练以合成类似于人类编写的简洁 C 代码。该方法表现优异，在简单 C 代码的生成上达到了 55.2% 的准确率，并显著优于现有的无执行器方法。

    Jun, 2021