Feb, 2017

从静态分析引导的示例中综合关键程序

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TL;DR我们提出了一种新颖的算法，该算法合成初级编程课程的命令式程序，基于枚举程序合成和静态分析相结合的关键思想，我们的算法在平均 6.6 秒内能够解决基准问题。
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发现论文，激发创造
  • 高效实用的信息化规范下程序综合

    本文提出了一种程序合成算法，实现了基于因素的近似模型，对于用户提供的示例更为有效，相较于采用精确的显式因素模型，在自然语言输入场景下，该合成器可以实现更好的性能。

    Apr, 2022

  • 基于示例的静态分析规则合成

    本文介绍了一种新的代码质量规则综合算法 RhoSynth，它基于整数线性编程的图形对齐，通过利用开发人员所做的代码更改作为正和负样本的源来引导 RhoSynth，能够综合出 30 多个 Java 代码质量规则，同时说明了当前最先进的程序综合方法无法综合出大多数此类规则。

    Apr, 2022

  • 生成实用示例用于训练神经程序合成器

    本文提出了一种使用神经网络在编程示例中选择信息性数据集的新方法，并在合成正则表达式任务上验证了该方法的有效性，相对于不选择信息性示例训练的模型，其性能提高了 23％（相对增长了 51％），并且与使用人类数据进行训练的监督学习模型的表现相当。

    Nov, 2023

  • 使用抽象细化进行程序合成

    通过使用抽象语义和基于树自动机的迭代精化方法，我们提出了一种高效的程式合成方法，并在字符串和矩阵转换领域中取得了比现有技术更好的结果。

    Oct, 2017

  • 从数据中学习静态分析器

    本文提出了一种自动化的方法来创建静态分析器，通过从数据集中学习推理规则，实现了针对 JavaScript 静态分析规则的学习，该方法包括综合算法和反例指导的学习程序，并能够发现手动标定的分析器无法识别的实用推理规则。

    Nov, 2016

  • 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

  • 自底向上枚举合成的即时学习

    本文提出了一种新的指导程序综合的方法：在程序综合过程中根据遇到的部分解来学习启动模型，同时提出了一种称之为指导自下而上搜索的程序枚举算法来最大限度地利用模型。这种方法在基准测试中取得了非常显著的性能提升，且所生成的程序与最短解相比几乎一致。

    Oct, 2020

  • 低层级循环程序归纳合成的步骤

    提出一种基于 MAKESPEARE 简单推迟接受式爬山法的归纳编程综合方法，该方法可以从输入 / 输出示例中合成低级循环程序，成功解决了之前未解决的 “Collatz Numbers” 程序合成问题，并在一些基准测试中表现出色，在整数数组的快速排序问题中观察到组合排序的出现。

    Nov, 2018

  • 自然语言程序合成

    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。

    Sep, 2015

  • BUSTLE: 通过学习引导的探索实现自下而上的程序合成

    本研究介绍了一种利用学习指导自下而上程序搜索的新兼并方法，以中间的程序为基础，通过输入输出示例进行搜索，从而构建程序，该方法在程序综合方面非常有效。

    Jul, 2020