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ACL知识图谱实体类型的语义和结构知识整合
本文提出了一种新颖的 SSET（Semantic and Structure-aware KG Entity Typing）框架，通过结合结构知识和语义知识，以及利用两种模块的推理结果生成鲁棒性较强的类型预测，显著优于现有的最先进方法。
PDF3 months ago
增强数据流分析的学习类型推断
CodeTIDAL5 是一种基于 Transformer 的模型，用于可靠地预测类型注释，并从程序的代码属性图中提取使用片段，其在 ManyTypes4TypeScript 基准测试上优于当前最先进的神经类型推理系统 7.85％，总体准确率
PDF9 months ago
ICLRTypeT5: 使用静态分析进行 Seq2seq 类型推断
本文提出了一种新的类型推理算法 TypeT5，通过机器学习和固定语境的方式，使用先进的 pre-trained language model CodeT5，对 Python 和 JavaScript 程序中缺失的类型进行预测，并采用迭代解码
PDFa year ago
基于 Transformer 模型的简单类型 lambda 演算类型推断：代码深度学习案例研究
本文探讨了使用 transformer 模型对 typed lambda 演算进行类型推导的问题，并对优化器的选择以及 warm-up 的影响进行了实验，发现 Adafactor 比 Adam 和 RAdam 更有效。
PDFa year ago
利用神经对偶条件随机场建模标签相关性以进行超细实体类型划分
使用 pairwise conditional random field (PCRF) 设计了一种神经网络模块 Neural-PCRF，它能够提高实体类型推理任务中的性能，同时能够加速推理并在现有数据集上具有选择性。
PDF2 years ago
EMNLP基于 Transformer 的实体类型在知识图谱中的应用
本研究提出了一种基于 Transformer 的实体类型推断方法 (TET)，通过对实体邻居内容的有效编码，利用三种不同机制 (本地 Transformer、全局 Transformer 和上下文 Transformer) 来推断实体的缺失
PDF2 years ago
静态推理遇上深度学习：一种 Python 混合类型推理方法
本研究提出了一种混合类型推断方法 HiTyper，它基于静态推断和深度学习，用于 Python 等动态编程语言。实验结果表明，HiTyper 比最先进的深度学习模型表现更好，并且在推断罕见类型方面具有 30％以上的增加。仅考虑 HiType
PDF3 years ago
ManyTypes4Py: 用于基于机器学习的类型推导的基准 Python 数据集
本文介绍了 ManyTypes4Py，这是一个用于基于机器学习的类型推理的大型 Python 数据集。该数据集包含了 5,382 个 Python 项目，共有超过 869K 的类型注释。为了消除重复偏差的负面影响，去除了重复源代码文件。为了
PDF3 years ago
MM基于类型 lambda 演算的交互式 shell 方案
本文介绍了 Favalon，一个基于 lambda 演算构建的函数式编程语言，用作交互式 shell 的替代品。Favalon 通过类型推理、灵活的运行时类型元数据和 shells 使用的相同技术，与现有库和命令的类型化版本无缝集成在一起。
PDF3 years ago
EMNLP使用双曲线知识图嵌入进行知识关联
本论文提出一种基于超球面嵌入的超球面关系图神经网络模型，通过实体对齐和类型推断等任务，捕捉知识图谱中的关系，并证明该模型具有有效性和效率。
PDF4 years ago
Typilus: 神经类型提示
本研究提出一种基于图神经网络的类型推断模型 Typilus，借助深刻相似度学习从程序结构、名称和模式角度预测变量类型，模型可采用一次学习预测任何罕见和用户定义的类型，成功应用于 Python，并能够精准地预测符号类型并找到不正确的类型注释。
PDF4 years ago