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搜索结果 - 25
利用大语言模型为编程语法错误生成高精度反馈
本文介绍了使用大型编程语言模型（LLMCs 和 Codex）来生成高精度、人类可理解的反馈，以帮助初学者在 Python 编程中解决语法错误等问题，并且提出了一种新的运行时验证机制，这种机制能够为教育者提供一个调节精度的旋钮，确保反馈的准确
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a year ago
EMNLP
CodeExp: 生成说明性代码文档
本文提出了代码解释生成任务，通过多阶段优化和基线模型的 fine-tuning 使得模型在生成的解释中包含更多实现级别的选择，并在实验中展示了一个经过改进的训练数据集可以比较人工撰写的 docstring 相媲美，这一任务可以极大地受益于软
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2 years ago
CS1QA：面向初级编程课程的代码问答辅助数据集
CS1QA 是一个用于编程教育领域中的基于代码的问答数据集，由 Python 入门编程课程的聊天记录中的 9237 个问题 - 答案对和 17698 个未注释的带代码的聊天数据组成，可以用作来源码理解和问答的基准。
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2 years ago
EMNLP
基于 GPT 的开放式知识追踪
本文介绍了开放式知识追踪（OKT）的概念，着重于编程教育领域中的应用。通过结合使用语言模型和学生知识追踪方法，提出并验证一种解决 OKT 问题的学生知识引导的代码生成方法，该方法利用学生的开放式回答问题表现预测其未来的表现。
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2 years ago
编程知识跟踪：一份全面数据集和一个新模型
本文在编程教育领域研究知识追踪，提出了一个新的模型 PDKT 以及一个最全面的数据集 BePKT，实验结果显示该模型在编程知识追踪方面表现突出，且码嵌入策略基于 PLCodeBERT 对于提高准确性有补充作用。
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3 years ago
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