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使用上下文无关文法自动生成 Python 程序
近年来，数据作为新的黄金崛起，成为创建智能系统的强大工具。我们开发了 TinyPy Generator，这是一个使用上下文无关文法生成随机 Python 程序的工具。生成的程序通过构建保证正确。我们的工具可以轻松地大规模生成 Python
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4 months ago
EMNLP
针对多样的表结构的问题回答辅助代码生成
通过生成可执行程序的方式来回答表格问题（TableQA）一直面临的挑战是适应各种表格结构，通常需要特定领域的逻辑形式。为此，本文引入了一个统一的 TableQA 框架，该框架：（1）以多索引 Pandas 数据帧的形式提供结构化表格的统一表
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8 months ago
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
lilGym：利用强化学习进行自然语言视觉推理
lilGym 是一个基于自然语言生成环境的强化学习基准，通过在每个可能世界状态上注释所有语句以确切计算奖励，创建了数千个不同难度的马尔可夫决策过程，并使用不同模型和学习体系结构实验和分析表明，lilGym 是一个具有挑战性的开放问题。
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2 years ago
E2E 优化数据集
研究者们发现 MR-to-text E2E 数据集中存在许多删除 / 插入 / 替换错误，这些错误会影响 MR-to-text 系统的质量，他们提出了一种改进的数据集和一些 Python 程序来将原始 E2E 数据集转化为改进的数据集。
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2 years ago
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