HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

إعادة النظر في البحث عن الرموز العصبية: تعزيز استرجاع مقاطع التعليمات البرمجية من خلال النوايا اللغوية الطبيعية

Geert Heyman Tom Van Cutsem

الملخص

في هذا البحث، نقترح وندرس البحث عن الكود المصحوب بالشروحات: استرجاع قصاصات كود مرفقة بوصف موجز لنيتها باستخدام استعلامات بلغة طبيعية. على ثلاثة مجموعات بيانات معيارية، نستكشف كيفية تحسين أنظمة استرجاع الكود من خلال الاستفادة من الشروحات لفهم أفضل لنيات قصاصات الكود. اعتمادًا على التقدم الحديث في التعلم النقلاني ومعالجة اللغة الطبيعية، قمنا بإنشاء نموذج استرجاع خاص بالمجال للكود المصحوب بشروحات بلغة طبيعية. وقد وجدنا أن نموذجنا ينتج نتائج بحث ذات صلة بشكل كبير أكثر (مع زيادة مطلقة تصل إلى 20.6% في الرتبة المتبادلة المتوسطة) مقارنة بأنظمة استرجاع الكود الأكثر تقدمًا التي لا تستفيد من الشروحات ولكنها تحاول حساب نية القصاصات من خلال الكود غير المصحوب بالشروحات فقط.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp