코드 요약으로서의 코드 생성의 이중 작업

코드 요약(CS)과 코드 생성(CG)은 자동 소프트웨어 개발 분야에서 두 가지 중요한 작업입니다. 이 두 작업을 각각 해결하기 위해 여러 신경망 기반 접근법이 제안되었습니다. 그러나 CS와 CG 사이에는 이전 연구에서 활용되지 않은 특정 직관적인 상관관계가 존재합니다. 본 논문에서는 두 작업 간의 관계를 적용하여 두 작업의 성능을 개선하고자 합니다. 즉, 두 작업 간의 이중성을 활용하여 두 작업을 동시에 훈련시키기 위한 이중 훈련 프레임워크를 제안합니다. 본 프레임워크에서는 확률과 주의 가중치의 이중성을 고려하고, 이중성을 제한하기 위한 해당 정칙화 항을 설계합니다. 우리는 GitHub에서 수집한 두 개의 데이터 세트에서 우리 접근법을 평가하며, 실험 결과는 우리 이중 프레임워크가 CS 및 CG 작업의 성능을 기준선에 대해 개선할 수 있음을 보여줍니다.