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CodeS: 自然语言转代码仓库的多层草图
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于深度学习模型的自然语言到编程语言的建议系统，可以根据自然语言的意图建议源代码片段，并扩展源代码的自动补全功能。该系统通过神经模型直接生成源代码标记，提高了性能。该系统还可以生成源代码的自然语言文档，并提出了基于 RoBERTa 的掩码语言模型来扩展该系统用于代码补全。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于序列到序列深度学习模型的自然语言到编程语言的建议系统。
- 该系统可以根据自然语言的意图建议源代码片段，并扩展源代码的自动补全功能。
- 系统通过上下文感知的神经模型直接生成源代码标记，提升了性能。
- 提出的架构使用预训练策略和数据增强技术，BLEU-4指标超过TranX约10.82%。
- 该系统还可以生成源代码的自然语言文档。
- 提出了基于RoBERTa的掩码语言模型，以扩展系统用于代码补全。
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