论文阅读Unified Pre-training for Program Understanding and Generation

Posted 2022-01-10 桥本环奈粤港澳分奈

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• 一、简介
• 二、方法
• 三、实验

发表于NAACL 2021

paper地址：https://arxiv.org/pdf/2103.06333v2.pdf

代码地址：https://github.com/wasiahmad/PLBART

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一、简介

文章提出的PLBART是一种序列到序列模型，能够执行广泛的程序和语言理解和生成任务。 PLBART 通过denoising autoencoding对大量 Java 和 Python 函数以及相关的 NL 文本进行了预训练。代码摘要、代码生成和七种编程语言代码翻译的实验表明，PLBART 优于或与最先进的模型相媲美。此外，在判别任务上的实验，例如程序修复、克隆检测和易受攻击的代码检测，证明了 PLBART 在程序理解方面的有效性。此外，分析表明 PLBART 学习程序语法、样式（例如，标识符命名约定）、逻辑流程（例如，else 块内的 if 块等效于 else if 块）对程序语义至关重要，因此即使在有限的注释下也表现的很好。

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二、方法

PLBART基于BARTbase架构，使用seq2seq去噪预训练来利用PL和NL中的未标记数据，这里有三种噪声策略:标记屏蔽、标记删除和标记填充，将有噪音的序列输入encoder,原始序列加上位置偏移输入decoder，目标是去除噪声恢复原序列。

核心：denoising autoencoding

下游任务：Sequence Generation（source code summarization、generation 、translation）和Sequence Classification（克隆检测、检测代码是否易受攻击）

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三、实验

文中展示了一个PLBART生成的代码示例，虽然和参考代码不匹配，但是该代码在语法和语义上都是有效的，在语义上等同于参考代码：

然后作者还做了一个消融实验来研究PLBART在预训练或微调期间是否学习代码语法和逻辑流，结果表明（表6），PLBART能通过预训练学习到关键的程序特征，如语法、标识符命名约定、数据流，即使对少量示例进行微调，也能有效地执行下游任务。作者推测，PLBART的大规模序列到序列去噪预处理有助于理解程序语法和逻辑流程，从而使PLBART能够生成语法和逻辑上有效的代码。

感觉文章整体思路不难，主要在预训练过程中加入了数据增强的方法，之后在各种下游任务上的性能都表现很好，验证了PLBART在程序理解上的有效性，还展示了一些样例来证明PLBART能通过预训练学习到关键的程序特征，如语法、标识符命名约定、数据流。