深層学習を用いたコード補完

このプロジェクトは深層学習を用いたコード補完機能を、新たな符号化手法と埋め込み手法によって改善することを目指します。

コード補完はコードエディタの機能の1つで、途中まで入力されたプログラムの残りを補ってくれるものです。近年注目されている手法の1つは、統計的手法あるいは深層学習を用いて、入力途中のプログラムに続く確率が高いものを補うものです。このプロジェクトでは、埋め込み手法(プログラム中の字句と神経回路網の入出力に用いるベクトルを相互変換する方法)としてWord2Vecに着想を得た方法を提案し、抽象構文木の情報を活用した符号化を用いてLSTM深層学習機を用いることを試みています。これによってプログラムの文法と、類義語をより上手く用いた補完を行わせることを狙っています。

論文: