Entity Identifier: A Natural Text Parsing-based Framework For Entity Relation Extraction

要約

プログラミングの分野には、作業フレームワークに応じて使用される多様なパラダイムがあります。
現在のニューラル コード生成方法はテキストから直接コードを学習して生成できますが、このアプローチは特定のコード タスク、特にオブジェクト指向プロジェクトでのクラスの生成には最適ではないと考えられます。
具体的には、自然言語処理技術を使用して要件記述から構造化情報を抽出し、CRUD (作成、読み取り、更新、削除) クラス コードの生成を自動化します。
このプロセスを容易にするために、エンティティと関係情報を抽出するためのパイプラインと、この情報をモデル化する「エンティティ ツリー」と呼ばれる表現を導入します。
また、アプローチの有効性を評価するためのデータセットも作成します。

要約(オリジナル)

The field of programming has a diversity of paradigms that are used according to the working framework. While current neural code generation methods are able to learn and generate code directly from text, we believe that this approach is not optimal for certain code tasks, particularly the generation of classes in an object-oriented project. Specifically, we use natural language processing techniques to extract structured information from requirements descriptions, in order to automate the generation of CRUD (Create, Read, Update, Delete) class code. To facilitate this process, we introduce a pipeline for extracting entity and relation information, as well as a representation called an ‘Entity Tree’ to model this information. We also create a dataset to evaluate the effectiveness of our approach.

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