Детальная информация

Бакалаврская работа посвящена генерации кода на языке Python по описанию кода на естественном языке. Генерация кода программы по её описанию может быть применена в системах голосового ввода, обучающих системах или для автоматизированного написания кода. В работе освещены современные подходы к анализу естественного языка и анализу программного кода. На основе изученных подходов разработан алгоритм генерации программного кода по текстовому описанию на естественном языке, использующий интеллектуальные методы. На основе данного алгоритма реализован прототип и проведено тестирование полученного инструмента, которое показало целесообразность применения предлагаемого подхода. В дальнейшем планируется повышение эффективности алгоритма для достижения практической применимости.

• ВВЕДЕНИЕ
• 1. Обзор современных подходов
  • 1.1. Задача генерации кода
  • 1.2. Представление кода в виде текстовой последовательности
    • 1.2.1. Используемые модели
    • 1.2.2. Существующие решения
  • 1.3. Представление кода в виде дерева
  • 1.4. Подходы к анализу кода
    • 1.4.1. Построение языковой модели
    • 1.4.2. Получение векторного представления
  • 1.5. Резюме
• 2. Постановка задачи
  • 2.1. Выбор целевого языка программирования
  • 2.2. Задача генерации кода по описанию на естественном языке
  • 2.3. Задача разработки системы генерации кода по описанию на естественном языке
  • 2.4. Резюме
• 3. Описание подхода
  • 3.1. Общая схема алгоритма
    • 3.1.1. Этап обучения
    • 3.1.2. Этап использования
  • 3.2. Представление исходного кода
  • 3.3. Описание модели
    • 3.3.1. Процедура кодирования
    • 3.3.2. Процедура декодирования
    • 3.3.3. Общая схема модели
  • 3.4. Предобучение кодера
  • 3.5. Формирование АСД по последовательностям
  • 3.6. Резюме
• 4. Реализация подхода
  • 4.1. Архитектура прототипа
  • 4.2. Предобработка данных
  • 4.3. Модель
    • 4.3.1. Предобучение модели
    • 4.3.2. Обучение модели
    • 4.3.3. Методы, применяемые при обучении
  • 4.4. Генерация кода
  • 4.5. Резюме
• 5. Тестирование
  • 5.1. Описание набора данных
  • 5.2. Гиперпараметры модели
  • 5.3. Результаты тестирования
    • 5.3.1. Оценка качества последовательностей
    • 5.3.2. Оценка качества кода
  • 5.4. Резюме
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
• ПРИЛОЖЕНИЕ. ЛИСТИНГИ КОДА