Code Trans T5 Base Code Documentation Generation Javascript

🚀 CodeTransモデルによるJavaScriptコードドキュメント生成

このモデルは、t5 baseモデルアーキテクチャを使用してJavaScriptプログラミング言語で事前学習されたものです。最初はthisリポジトリで公開されました。このモデルはトークン化されたJavaScriptコード関数で学習されており、トークン化されたJavaScript関数で最も良い性能を発揮します。

✨ 主な機能

📚 モデルの説明

このCodeTransモデルはt5-baseモデルに基づいています。独自のSentencePiece語彙モデルを持っています。CodeSearchNetコーパスのJavaScriptデータセットを使用して単一タスク学習を行っています。

🎯 想定される用途と制限

このモデルは、JavaScript関数の説明を生成するために使用できるか、他のJavaScriptコードタスクで微調整することができます。解析されていない、トークン化されていないJavaScriptコードでも使用できます。ただし、JavaScriptコードがトークン化されている場合は、性能が向上するはずです。

📦 インストール

💻 使用例

ここでは、TransformersのSummarizationPipelineを使用してこのモデルでJavaScript関数のドキュメントを生成する方法を示します。

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead, SummarizationPipeline

pipeline = SummarizationPipeline(
    model=AutoModelWithLMHead.from_pretrained("SEBIS/code_trans_t5_base_code_documentation_generation_javascript"),
    tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("SEBIS/code_trans_t5_base_code_documentation_generation_javascript", skip_special_tokens=True),
    device=0
)

tokenized_code = "function isStandardBrowserEnv ( ) { if ( typeof navigator !== 'undefined' && ( navigator . product === 'ReactNative' || navigator . product === 'NativeScript' || navigator . product === 'NS' ) ) { return false ; } return ( typeof window !== 'undefined' && typeof document !== 'undefined' ) ; }"
pipeline([tokenized_code])

この例をcolabノートブックで実行してください。

📊 学習データ

教師付き学習タスクのデータセットはこちらのリンクからダウンロードできます。

📈 評価結果

コードドキュメントタスクにおいて、異なるモデルが異なるプログラミング言語で次のような結果（BLEUスコア）を達成しています。

テスト結果:

Created by Ahmed Elnaggar | LinkedIn and Wei Ding | LinkedIn