Ein Transformer-basierter Ansatz zur Übersetzung natürlicher Sprache in Bash-Befehle

Diese Arbeit untersucht die Übersetzung natürlicher Sprache in Bash-Befehle, die Entwickler häufig verwenden, um Aufgaben in einer Terminal-Umgebung auszuführen. In unserem Ansatz nimmt ein Terminal einen Befehl als Satz in einfacher natürlicher Sprache entgegen und übersetzt ihn in die entsprechende Folge von Bash-Befehlen. Die Arbeit analysiert die Leistung mehrerer Architekturen bei dieser Übersetzungs-Aufgabe anhand der Daten aus dem NLC2CMD-Wettbewerb auf der NeurIPS 2020 Konferenz. Der in dieser Arbeit vorgestellte Ansatz ist bislang die leistungsstärkste Architektur für dieses Problem und verbessert die aktuelle State-of-the-Art-Genauigkeit bei dieser Übersetzungsaufgabe von 13,8 % auf 53,2 %.