ICLRNov, 2020

讲解式教学

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TL;DR提出了一种基于评论的灵活教学框架，使用基于梯度的方法来学习有助于模型训练的元信息，并从权重训练样本、参数化标签相关数据增强策略到表示突出显示显著图像区域的注意力掩码等多个方面探讨了评论的广泛应用。结果表明，评论可以提高训练速度和 / 或性能，并提供关于数据集和训练过程的见解。
发现论文，激发创造
  • 代码到注释的翻译：数据、度量、基准和评估

    本文在研究代码注释生成中，分析了采用翻译模型的可行性以及 BLEU 得分的校准方法，并提出了基于信息检索方法的合理基准线以及未来研究方向的建议。

    Oct, 2020

  • 检索和优化：基于示例的神经评论生成

    本文提出了一种基于 IR 技术和模板的 API 注释生成方法。该方法将机器翻译模型迁移到注释生成任务中并且通过引入仅对模板执行的代码生成步骤，使模型更加准确。在 Java 程序员中取得了 state-of-the-art 的回归结果。

    Oct, 2020

  • 利用生成式人工智能：通过生成的代码 - 注释对提高软件元数据分类能力

    通过使用上下文化嵌入（尤其是 BERT）自动化对代码评论进行分类的方法，以及应用不同的机器学习算法来区分有用和无用的代码评论，本研究展示了生成型人工智能在提高二元代码评论质量分类模型方面的潜力，并为软件开发人员和自然语言处理及软件工程研究人员提供了有价值的见解。

    Oct, 2023

  • 利用用户生成数据学习评论生成

    提出了一种结合检索和生成方法的方法，使用关注模块检索有信息量和相关性的用户生成数据评论，然后与文章一起作为输入，使用具有复制机制的序列到序列模型。在大规模评论生成数据集上展示了该模型的稳健性并证明了其在 BLEU-1 得分方面比具有注意力机制的 Seq2Seq 和信息检索模型等强基线模型显着优越约 27 和 30 个 BLEU-1 点。

    Oct, 2018

  • 代码需要注释：用注释增强代码 LLMs

    我们研究了大型语言模型的编程技能对其性能的影响，并引入了一种新的数据增强方法和筛选策略来提高预训练数据在代码相关的语言模型性能上的表现。实验证明，使用增强数据训练的模型在两个广泛使用的编程技能评估上的表现优于生成评论的模型和没有使用增强数据进行训练的模型。

    Feb, 2024

  • 基于代码更改的自然语言注释更新学习

    本文提出一种通过学习不同的自然语言表征和代码表征之间的关系，生成一系列编辑操作来更新现有自然语言注释的方法，并在开源软件项目集合上进行多个实验和对比，结果表明该模型性能优于其他算法。

    Apr, 2020

  • 交互式机器学习：图像字幕生成

    本文提出了一种交互式学习的图像标题生成模型，该模型使用数据增强方法来扩大人类反馈所提供的有效学习信息，并智能地将其集成到模型中，本文重点讨论了其反馈收集、数据增强和模型更新三个关键组件的实现方法。

    Feb, 2022

  • 通过自然语言反馈教机器描述图片

    本研究通过引入人在环路中，使得机器人可以通过自然语言意见反馈学习多层级基于短语的图像字幕生成，展示出比独立编写的人类字幕表现更好的性能

    Jun, 2017

  • 利用视觉解释向人类学习者授予类别

    该研究旨在提供计算机辅助教学的解释方式，建立一个能够为学习者提供理解性反馈的框架，指导学习者更好地理解相关概念和知识点。研究表明，相较于其他传统方法，该框架能够显著提高学习者在复杂分类任务中的表现。

    Feb, 2018

  • 指引我：与深层网络交互

    本文研究了通过插入一个空间语义导向层来引导卷积神经网络的性能，包括使用交互式权重的循环模型来学习口头交互，并在两个数据集上进行了评估。

    Mar, 2018