सॉफ़्टवेयर कोड के लिए एक गहरा भाषा मॉडल

सॉफ़्टवेयर कोड के लिए मौजूदा भाषा मॉडल जैसे n-grams अक्सर लंबे संदर्भ को पकड़ने में विफल रहते हैं जहाँ निर्भर कोड तत्व बहुत दूर फैल जाते हैं। इस पत्र में, हम इस विशेष समस्या को हल करने के लिए सॉफ़्टवेयर कोड के लिए एक भाषा मॉडल बनाने के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रस्तावित करते हैं। हमारा भाषा मॉडल, आंशिक रूप से मानव मेमोरी से प्रेरित, शक्तिशाली गहन अध्ययन पर आधारित लॉन्ग शॉर्ट टर्म मेमोरी आर्किटेक्चर पर बनाया गया है जो सॉफ़्टवेयर कोड में अक्सर उत्पन्न होने वाली दीर्घकालिक निर्भरता को सीखने में सक्षम है। जावा परियोजनाओं के एक कॉर्पस पर हमारी अंतर्निहित मूल्यांकन के परिणामों ने हमारे भाषा मॉडल की प्रभावशीलता को प्रदर्शित किया है। यह कार्य DeepSoft के लिए हमारे दृष्टिकोण को वास्तविकता में लाने में योगदान देता है, जो सॉफ़्टवेयर और इसके विकास प्रक्रिया के मॉडलिंग के लिए एक समाप्त-से-समाप्त, सामान्य गहन अध्ययन पर आधारित फ्रेमवर्क है।