CoNaLa Challenge With Code Generation on T5

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  • CoNaLaチャレンジ：言語生成モデルT5によるコード生成

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CoNaLaは，カーネギーメロン大学から公開されている自然言語テキストからPythonコードを生成するための良質なテストケースである．訓練データの件数が少量で深層学習では高品質なモデルが構築しにくいという課題がある．我々は，大規模な自然言語テキストで事前学習された言語生成モデルT5を用いて，Python文法や言語特徴を追加的に学習させることで，コード生成に適した学習モデルの構築法を提案する．本発表では，CoNaLaテストケースの実験結果を用いて，比較的に示す予定である．

CMU CoNaLa, the Code/Natural Language Challenge, is designed to test systems for generating Python code from natural language text. However, the small amount of training data makes it difficult to build high-quality models with deep learning. We propose a method for learning additional Python grammars and language features to the language generation model T5, which is suitable for code generation. In this presentation, we will present the effectiveness of the proposed by comparing experimental results from the CoNaLa test case.

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