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Facebook科学研究工作人员表明,她们早已开发设计出了一种名叫TransCoderAI的“神经系统编译器”,该系统软件能够将代码从一种高級编程语言如C 、Java和Python变换为另一种。将目前的代码库转移到更当代或更高效率的语言表达必须很多的資源,包含会计和人力资源。例如,澳大利亚联邦金融机构在5年的時间里花销了大概7.五亿澳币,将其服务平台从COBOL变换为Java。

而从理论上讲,转编译器能够则协助清除从头开始调用代码需要的花费。可是,因为源语言和目标语言都具备不一样的英语的语法、变量类型、规范函数库和服务平台API,因而这一结合实际实际上难以搭建。据了解,Facebook的TransCoderAI则选用了一种无监管的学习的方法来解决这种挑戰。

代码

它能够在没有人监管的状况下不会受到监管地运作,进而在沒有标识的状况下到数据信息集中化寻找未检验到的方式,比根据标准数据的实体模型要高效率得多。不管应用哪一种编程语言,神经系统编译器都能够将意味着同样命令的代码段投射到同样代码段。一位一同创作者写到:“TransCoder能够轻轻松松地营销推广到一切编程语言,不用一切专业技能就可以将代码从一种编程语言变换为另一种编程语言,而且在非常大水平上好于商业服务解决方法。大家的结果显示,根据向视频解码器加上简易的管束以保证 转化成的涵数在英语的语法上是恰当的,或是根据应用专用型构架,能够轻轻松松处理该实体模型犯下的很多不正确。

”TransCoderAI的精确性Facebook科学研究工作人员在超出280万只开源系统储存库文件的公布代码上对TransCoderAI开展了训炼,以致力于作用等级的代码变换。为了更好地评定TransCoderAI的性能,她们从GeeksforGeeks中挑选了852个C 、Java和Python并行处理涵数。

GeeksforGeeks是一个服务平台,用以搜集撰写代码时的难题,并出示多种多样编程语言的解决方法。利用之上2个数据信息,她们开发设计了一个名叫"精度computationalaccuracy"的新指标值,用以查验汉语翻译后的涵数在键入同样的状况下是不是会造成与源语言同样的輸出。結果它是AI从下列部位变换代码时得到的結果的精确性水准:C toJava:74.8%C toPython:67.2%JavatoC :91.6%JavatoPython:68.7%PythontoJava:56.1%PythontoC :57.8%科学研究工作人员表明,TransCoderAI早已展现出对每个语言表达Java、Python和C 的英语的语法以及算法设计的了解。

利用

它乃至可以恰当地调节每个语言表达的库,另外融入小的改动--比如,重新命名键入中的一个自变量。虽然Transcoder并不是十分极致,没法在代码转化成全过程中考虑到一些变量类型。可是,它的性能的确好于现有的利用权威专家专业知识手动式搭建的架构。

详细毕业论文详细地址:https://arxiv.org/pdf/。


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