{"id":38448,"date":"2019-10-31T22:23:47","date_gmt":"2019-10-31T19:23:47","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/github-otkryl-narabotki-po-primeneniyu-mashinnogo-obucheniya-dlya-poiska-i-analiza-koda\/"},"modified":"2019-10-31T22:23:47","modified_gmt":"2019-10-31T19:23:47","slug":"github-otkryl-narabotki-po-primeneniyu-mashinnogo-obucheniya-dlya-poiska-i-analiza-koda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/news\/github-otkryl-narabotki-po-primeneniyu-mashinnogo-obucheniya-dlya-poiska-i-analiza-koda","title":{"rendered":"GitHub ha aperto ricerche sull'applicazione dell'apprendimento automatico per la ricerca e l'analisi del codice","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

GitHub ha presentato<\/a><\/noindex> progetto CodeSearchNet<\/a><\/noindex>, nel cui ambito sono stati sviluppati modelli di apprendimento automatico e set di dati necessari per l'analisi, la classificazione e l'analisi del codice in diversi linguaggi di programmazione. CodeSearchNet, per analogia con ImageNet<\/a><\/noindex>, include una grande collezione di frammenti di codice accompagnati da annotazioni che formalizzano le azioni eseguite dal codice. I componenti per l'addestramento dei modelli e gli esempi di utilizzo di CodeSearchNet sono scritti in Python utilizzando il framework Tensorflow e \u00e8 distribuito<\/a><\/noindex> sotto licenza MIT.<\/p>\n

Nella creazione di CodeSearchNet sono state utilizzate tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale che consentono ai sistemi di apprendimento automatico di considerare non solo le peculiarit\u00e0 sintattiche, ma anche il significato delle azioni eseguite dal codice. Su GitHub, il sistema applicato<\/a><\/noindex> \u00e8 stato utilizzato in esperimenti per l'organizzazione di una ricerca semantica del codice utilizzando query in linguaggio naturale<\/a><\/noindex> (ad esempio, quando si richiede «ordinamento dell'elenco delle stringhe», viene visualizzato il codice con l'implementazione degli algoritmi corrispondenti).<\/p>\n

Il set di dati proposto include oltre 2 milioni di coppie «codice-commento», preparate sulla base dei testi sorgente di librerie aperte esistenti. Il codice copre il testo sorgente completo di singole funzioni o metodi, mentre il commento descrive le azioni eseguite dalla funzione (dove \u00e8 fornita una documentazione dettagliata). Attualmente, i set di dati sono stati preparati per i linguaggi Python, JavaScript, Ruby, Go, Java e PHP. Sono forniti esempi di utilizzo dei set di dati proposti per l'addestramento di vari tipi di reti neurali, inclusi Neural-Bag-Of-Words<\/a><\/noindex>, RNN<\/a><\/noindex>, Self-Attention<\/a><\/noindex> (BERT) e 1D-CNN+Self-Attention Hybrid<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Per sviluppare meccanismi di ricerca in linguaggio naturale, \u00e8 stato ulteriormente preparato un set di dati chiamato CodeSearchNet Challenge, che include
\n99 query standard<\/a><\/noindex> con circa 4.000 annotazioni di esperti che descrivono i collegamenti pi\u00f9 probabili con il codice nel set di dati CodeSearchNet Corpus, che comprende circa 6 milioni di metodi e funzioni (dimensione del set<\/a><\/noindex> circa 20 Gb). CodeSearchNet Challenge pu\u00f2 fungere da benchmark per valutare l'efficacia di diversi metodi di ricerca del codice in linguaggio naturale. Utilizzando gli strumenti Kubeflow<\/a><\/noindex> \u00e8 preparato
\nun esempio<\/a><\/noindex> motore per la ricerca di codice.<\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Fonte: opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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CodeSearchNet, \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0441 ImageNet, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u044e \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432\u043a\u043e\u0432 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0441\u043d\u0430\u0431\u0436\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f. \u041a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f CodeSearchNet 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