Towards Automatic Composition of ASP Programs from Natural Language Specifications

要約

このペーパーでは、Answer Set Programming (ASP) 仕様の作成を自動化するための最初のステップを進めます。
特に、以下の貢献が提供されます。(i) ASP 自動コーディング用のツールを開発および評価するために設計された、グラフ関連の問題仕様に焦点を当てたデータセット。
(ii) 自然言語仕様から ASP プログラムを生成するための、NL2ASP ツールに実装された 2 段階のアーキテクチャ。
NL2ASP はニューラル機械翻訳を使用して、自然言語を制御自然言語 (CNL) ステートメントに変換します。
その後、CNL ステートメントは CNL2ASP ツールを使用して ASP コードに変換されます。
実験により、このアプローチの実行可能性が確認されます。

要約(オリジナル)

This paper moves the first step towards automating the composition of Answer Set Programming (ASP) specifications. In particular, the following contributions are provided: (i) A dataset focused on graph-related problem specifications, designed to develop and assess tools for ASP automatic coding; (ii) A two-step architecture, implemented in the NL2ASP tool, for generating ASP programs from natural language specifications. NL2ASP uses neural machine translation to transform natural language into Controlled Natural Language (CNL) statements. Subsequently, CNL statements are converted into ASP code using the CNL2ASP tool. An experiment confirms the viability of the approach.

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