15.A Syntactic Neural Model for General-Purpose Code Generation

最新推荐文章于 2022-02-15 13:32:28 发布
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博客围绕通用代码生成的句法神经模型展开，虽未给出具体内容，但可知聚焦于该模型在代码生成方面的应用，属于信息技术领域中代码生成相关研究。

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Magnum Opus: The Generative AI Lifecycle from Primordial Soup to Aligned Intelligence
VectorShift的博客
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【代码】Magnum Opus: The Generative AI Lifecycle from Primordial Soup to Aligned Intelligence。
注意力模型
YQMind的博客
03-03 1567
好记性不如烂笔头，现在整理一下attention model的各种类型。 什么是attention 一句话来说，attention是一个加权求和，重点是如何计算权重。我们有一个query向量（包含比较多信息的全局向量），一段key向量，利用query对所有key进行加权求和。 背景 在nlp领域，首先将attention用于机器翻译，显然，在进行翻译的时候，会关注不同的原文信息。 具体来说，在机器...
用于代码生成的抽象语法网络 （侵图删）
weixin_36615221的博客
11-05 1078
本文是《Abstract Syntax Networks for Code Generation and Semantic Parsing》阅读笔记， 此篇论文主要介绍一种用于代码生成的抽象神经网络，数据集是关于 炉石传说卡牌仿真游戏的，其中模型输入一张卡牌，输出这张卡牌描述的代码 这段代码主要是关于食腐土狼类的初始化以及功能描述代码。 本篇则从语法生成的角度
论文笔记 | 语义解析相关论文
Firmiana1220的博客
05-16 2017
文章目录1. Language to Logical Form with Neural Attention2. Abstract Syntax Networks for Code Generation and Semantic Parsing3. A Syntactic Neural Model for General-Purpose Code Generation4. Tree-structured Decoding with Doubly-recurrent Neural Network5. Seman
语义解析(一) —— 概述（数据和模型简介）
12-25 7973
一、简介 语义解析是近几年发展起来的一个NLP的分支，主要目的是将自然语言的文本描述，自动转成机器语言（SQL）语句。也称Text-to-SQL，nl2SQL等。随着知识图谱的发展，也逐渐孵化出很多nl2Cypher算法。 NL2SQL的历史悠久，早在1973年，Woods等人就开发了一个名为LUNAR的系统，可以回答关于从月球带回的岩石样本的问题。到了1978年，Hendrix设计了一个连接美国海军舰艇信息数据库的自然语言接口，名为LIFER/LADDER。这些系统仅仅支持特定数据库的单表操作，受..
Learning syntactic patterns for automatic hypernym discovery
01-16
syntactic patterns for automatic hypernym discovery Semantic taxonomies such as WordNet provide a rich source of knowledge for natural language processing applications, but are expensive to build, maintain, and extend. Motivated by the problem of automatically constructing and extending such taxonomies, in this paper we present a new algorithm for automatically learning hypernym (is-a) relations from text. Our method generalizes earlier work that had relied on using small numbers of hand-crafted regular expression patterns to identify hypernym pairs. Using “dependency path” features extracted from parse trees, we introduce a general-purpose formalization and generalization of these patterns. Given a training set of text containing known hypernym pairs, our algorithm automatically extracts useful dependency paths and applies them to new corpora to identify novel pairs. On our evaluation task (determining whether two nouns in a news article participate in a hypernym relationship), our automatically extracted database of hypernyms attains both higher precision and higher recall than WordNet
纯干货18 - 2016-2017深度学习-最新-必读-经典论文
lqfarmer的博客
12-23 4785
收集主要整理了2016-2017年深度学习NLP、图像及语音等领域应用最前沿、最经典的论文。 目录： 1 代码方面 1.1 代码生成 1.2 恶意软件检测/安全 2 NLP领域 2.1 摘要生成 2.2 Taskbots 2.3 分类 2.4 问答系统 2.5 情感分析 2.6 机器翻译 2.7 聊天机器人 2.8 推理
AAAI 2022 论文列表
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gbstack08的专栏
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Image Processing and Computer Vision_Review：Local Invariant Feature Detectors: A Survey——2007.11...
Alliswell_WP
09-11 3113
翻译 局部不变特征探测器：一项调查 摘要 -在本次调查中，我们概述了不变兴趣点探测器，它们如何随着时间的推移而发展，它们如何工作，以及它们各自的优点和缺点。我们首先定义理想局部特征检测器的属性。接下来是对过去四十年中根据不同类别的特征提取方法组织的文献的概述。然后，我们对选择的方法进行更详细的分析，这些方法对研究领域产生了特别重大的影响。最后总结并展望未来的研究方向。 ...
CVPR2017论文摘要汇总
super_chicken的博客
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1. Exclusivity-Consistency Regularized Multi-view Subspace Clustering Abstract: Multi-view subspace clustering aims to partition a set of multi-source data into their underlying groups. To boost the ...
历年计算机科学领域中各大顶会的获奖文章 ICCV、AAAI、CVPR...
ghw15221836342的博客
01-12 5141
Original address: https://jeffhuang.com/best_paper_awards.html By Conference:   AAAI   ACL   CHI   CIKM   CVPR   FOCS   FSE   ICCV   ICML   ICSE   IJCAI   INFOCOM   KDD   MOBICOM   NSDI   OSDI   PLDI...
code2seq: Generating Sequences from Structured Representations of Code笔记
想写就写咯
12-29 3086
文章目录前言OverviewModel ArchitectureREPRESENTING CODE AS AST PATHSEncoderABLATION STUDY 前言 这篇文章源码还未公布，方法有点编译原理的味道，这种结合语法结构的思想很好，能用编译原理的知识我觉得确实会有帮助，就是具体方法或许可以优化。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1808.01400 作者地址，...
ACL 2017 录用论文整理（长文）
Q_S_Y_Q的博客
06-06 4497
ACL 2017 录用论文整理（长文） https://chairs-blog.acl2017.org/2017/04/05/accepted-papers-and-demonstrations/ 论文集现在还不能直接下载到（好像在 这里 是能下载的），本文将会陆续搜集录用论文的下载地址。同时部分文章会精读、写一些笔记。下面的短评都是纯粹基于abstract部分加上笔者的脑补形成的。很多领域我...
5.Adversarial Training Methods for Semi-Supervised Text Classification
jing___yu的博客
06-19 1901
半监督文本分类的对抗训练方法
11.MixMatch：A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning
jing___yu的博客
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47.Convolutional LSTM Network
jing___yu的博客
06-11 727
Convolutional LSTM Network：A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting 0.提出背景 针对时序序列数据，将与周围区域的相关性和时间属性均考虑进来，提出了卷积Lstm。可应用于任何和时序相关的任务，例如天气预报预测、视频动作识别等。 1.网络结构 （1）整体框架 （2）每个单元计算： 对传统的lstm对比： Convlstm： 即将之前部分全联接变成8个卷积操作。 2.代码 （1）每个单元计算： class
8.Automatic Source Code Summarization with Extended Tree-LSTM-2019IJCNN会议
jing___yu的博客
06-26 718
16.Improving Neural Machine Translation with Conditional Sequence Generative Adversarial Nets
jing___yu的博客
07-13 496
17.Interpretable Adversarial Perturbation in Input Embedding Space for Text
jing___yu的博客
07-17 491
该文章对本人博客论文5.Adversarial Training Methods for Semi-Supervised Text Classification做了进一步的解释实验。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190717151342971.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW...
(defconst my-c-style '((c-tab-always-indent . t) (c-comment-only-line-offset . 4) (c-hanging-braces-alist . ((substatement-open after) (brace-list-open))) (c-hanging-colons-alist . ((member-init-intro before) (inher-intro) (case-label after) (label after) (access-label after))) (c-cleanup-list . (scope-operator empty-defun-braces defun-close-semi)) (c-offsets-alist . ((arglist-close . c-lineup-arglist) (substatement-open . 0) (case-label . 4) (block-open . 0); (defun-block-intro . 0) (statement-block-intro . 8) (substatement . 8) (knr-argdecl-intro . -))) (c-echo-syntactic-information-p . t) ) "My C Programming Style" )
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05-13
<think>好的，用户想在Emacs中自定义C编程风格配置。我需要先回忆一下Emacs相关的配置方法。根据引用[3]提到的，用户可以通过修改配置文件来设置编译快捷键，比如F7绑定到编译命令。这可能涉及到hook函数和键位绑定。 首先，C编程风格通常与cc-mode相关，Emacs使用cc-mode来支持C、C++等语言的模式。自定义编程风格需要配置变量`c-style-variables`，可能还需要设置hook函数，比如`c-mode-common-hook`，在进入C模式时自动应用配置。 用户可能需要设置缩进、括号样式、注释格式等。例如，设置缩进为4个空格，使用Linux风格的括号换行方式。这些可以通过在.emacs文件中添加配置来实现。例如，使用`c-set-style`选择基础风格，然后调整其他变量如`c-basic-offset`。 另外，引用[3]中提到在`my-c-mode-common-hook`函数里定义键位，这说明用户可能需要编写一个hook函数来应用这些配置。所以步骤可能包括：定义自定义样式，创建hook函数来应用该样式，并将hook添加到`c-mode-hook`中。 还要考虑是否使用已有的样式作为基础，比如"gnu"或"linux"，然后进行微调。用户可能希望自定义的样式有自己的名字，这可以通过`c-add-style`来实现。 最后，确保配置正确加载，可能需要重启Emacs或重新加载配置文件。另外，用户可能对如何测试配置和验证缩进效果有疑问，所以生成的问题可以包括这些方面。</think>在Emacs中自定义C编程风格配置可通过以下步骤实现： ### 一、基础配置框架 1. 在`~/.emacs`或`~/.emacs.d/init.el`中添加： ```lisp (add-hook 'c-mode-common-hook (lambda () (c-set-style "mystyle") ; 自定义风格名称 (setq c-basic-offset 4))) ; 基础缩进量 ``` ### 二、自定义编程风格 2. 使用`c-add-style`创建新风格（示例包含5个关键参数）： ```lisp (c-add-style "mystyle" '((c-basic-offset . 4) ; 4空格缩进 (c-comment-only-line-offset . 0) (c-offsets-alist ; 语法元素缩进规则 (arglist-intro . +) (statement-cont . +) (substatement-open . 0) (case-label . +) (inline-open . 0) (block-open . 0)) (c-hanging-braces-alist ; 括号悬挂规则 (defun-open after) (defun-close before) (class-open after) (inline-open after) (block-open after)))) ``` ### 三、高级配置示例 3. 强制K&R括号风格并添加自动格式化： ```lisp (setq c-default-style "mystyle" c-auto-newline t c-tab-always-indent t indent-tabs-mode nil) ; 禁用制表符 ``` ### 四、快捷键绑定（参考引用[3]） 4. 在hook中添加编译快捷键： ```lisp (define-key c-mode-base-map [(f7)] 'compile) ```
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