ICMLJul, 2018

使用基于语法的树到树模型进行程序语言翻译

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TL;DR本文介绍了一种基于语法规则的树形解码器，用于在编程语言之间进行翻译，并发现该语法基础的树形模型在以前使用的合成任务中，在两种编程语言之间进行翻译方面优于最新的树形模型。
programming languagestranslationgrammar-based modeltree-to-tree modelneural decoder
发现论文，激发创造
  • 程序翻译的树形神经网络

    本文提出了一种基于深度神经网络的树形神经网络，通过注意力机制，将源树翻译成目标树，并在实际项目中验证了该方法的有效性。

    Feb, 2018

  • 利用语法感知编码器和解码器实现改进的神经机器翻译

    本研究致力于改进基于编码器 - 解码器框架的神经机器翻译模型，通过显式地结合源侧语法树，在两种结构化表示（顺序和树）之间进行学习，提出具有树覆盖模型和双向树编码器的翻译模型，并证实优于其他基线模型。

    Jul, 2017

  • 通用代码生成的句法神经模型

    本文提出了一种新型神经体系结构，它由语法模型支持，旨在将自然语言描述解析为基于 Python 等通用编程语言的源代码，并将其显式地捕获为先验知识，以实现从自然语言描述生成复杂程序的规模化。实验证明，这是一种有效缩放到语言描述的复杂程序的方法，取得了优于以前代码生成和语义解析方法的最新成果。

    Apr, 2017

  • 应用于语义解析和数学问题的图到树神经网络学习结构化输入输出翻译

    本文提出一种新的图到树神经网络模型 (Graph2Tree)，该模型包含一个图编码器和一个分层树解码器，能够对图结构的输入进行编码和树结构的输出进行解码，用于解决神经语义解析和数学问题求解，实验证明该模型在这些任务上表现优异。

    Apr, 2020

  • 一种基于语法的结构化 CNN 解码器用于代码生成

    本文提出了基于语法的结构卷积神经网络用于代码生成，该模型可以预测编程语言的语法规则并生成代码，实验结果表明，相较于现有的循环神经网络方法，本文所提出的模型大幅提高了 5 个百分点的性能。

    Nov, 2018

  • 基于树结构的神经机器翻译解码器

    该论文探究了加入不同语言结构对神经机器翻译性能的影响，提出了一种能够自然生成目标端任意树形结构的神经机器翻译模型，并且发现无需任何语言知识构造的平衡二叉树结构具有最佳的性能提升，能够超过标准的 seq2seq 模型和其他引入目标端语法的方法，提高 2.1 个 BLEU 分数。

    Aug, 2018

  • 使用树形编码的 Transformer 实现神经程序生成

    使用树形定位编码方案，结合自然语言分词词汇表，在编码任务中应用 Transformers 所能获得更好的效果

    May, 2022

  • 定时多任务学习：从句法到翻译

    提出了一种神经编码器 - 解码器机器翻译模型框架，该模型开始交替学习语法和翻译，逐渐将重点放在翻译上，实现了在相对较大的平行语料库（WMT14 英语到德语）和低资源（WIT 德语到英语）设置中的 BLEU 得分显着提高。

    Apr, 2018

  • 具有潜在树状注意力的神经机器翻译

    我们介绍了一种利用循环神经网络语法编码器和新颖的注意力递归神经网络解码器的模型，利用策略梯度强化学习来在源语言和目标语言上诱导无监督树结构，从而训练出在字符级数据集中相当不错的分割和浅层解析表现，接近注意力基准。

    Sep, 2017

  • Tree-Transformer: 一种基于 Transformer 的树形数据纠错方法

    本文提出 Tree-Transformer 神经网络架构，可用于树状结构数据的矫正任务，并在源代码和自然语言两个领域中分别取得了 25% 和 10% 的改进。

    Aug, 2019