Code Trans T5 Base Api Generation

🚀 CodeTransモデルによるAPI推薦生成

このモデルは、T5ベースモデルアーキテクチャを使用したAPI推薦生成のための事前学習済みモデルです。最初はthis repositoryで公開されました。

🚀 クイックスタート

このモデルは、T5ベースモデルアーキテクチャを用いてAPI推薦生成を行う事前学習済みモデルです。JavaプログラミングタスクのAPI使用方法を生成するために利用できます。

✨ 主な機能

• T5ベースモデルアーキテクチャを使用したAPI推薦生成。
• JavaプログラミングタスクのAPI使用方法を生成可能。

📦 インストール

このモデルを使用するには、以下のPythonコードを実行して必要なライブラリをインストールします。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead, SummarizationPipeline

pipeline = SummarizationPipeline(
    model=AutoModelWithLMHead.from_pretrained("SEBIS/code_trans_t5_base_api_generation"),
    tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("SEBIS/code_trans_t5_base_api_generation", skip_special_tokens=True),
    device=0
)

💻 使用例

基本的な使用法

以下は、このモデルを使用してJava関数のドキュメントを生成する方法です。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead, SummarizationPipeline

pipeline = SummarizationPipeline(
    model=AutoModelWithLMHead.from_pretrained("SEBIS/code_trans_t5_base_api_generation"),
    tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("SEBIS/code_trans_t5_base_api_generation", skip_special_tokens=True),
    device=0
)

tokenized_code = "parse the uses licence node of this package , if any , and returns the license definition if theres"
pipeline([tokenized_code])

この例はcolab notebookで実行できます。

📚 ドキュメント

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おり、Api Recommendation Generationデータセットで単一タスクのトレーニングを行っています。

想定される用途と制限

このモデルは、JavaプログラミングタスクのAPI使用方法を生成するために使用できます。

🔧 技術詳細

トレーニングデータ

教師付きトレーニングタスクのデータセットは、Link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。

📄 ライセンス

このモデルの作成者はAhmed Elnaggar | LinkedIn と Wei Ding | LinkedInです。