Code Trans T5 Small Code Documentation Generation Javascript

🚀 CodeTrans模型：用于JavaScript代码文档生成

本项目是一个基于t5-small架构的预训练模型，专门针对JavaScript编程语言进行训练。它能够为JavaScript函数生成文档描述，在代码文档生成领域具有重要价值。

🚀 快速开始

本CodeTrans模型基于t5-small模型构建，拥有自己的SentencePiece词汇模型，并在CodeSearchNet语料库的JavaScript数据集上进行了单任务训练。

✨ 主要特性

• 预训练模型：在JavaScript编程语言上进行预训练，基于t5-small模型架构。
• 多用途：可用于生成JavaScript函数的描述，也可在其他JavaScript代码任务上进行微调。
• 灵活输入：可以处理未解析和未分词的JavaScript代码，若代码经过分词处理，性能更佳。

📦 安装指南

文档未提及安装步骤，暂不提供相关内容。

💻 使用示例

基础用法

以下是如何使用Transformers的SummarizationPipeline来生成JavaScript函数文档的示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead, SummarizationPipeline

pipeline = SummarizationPipeline(
    model=AutoModelWithLMHead.from_pretrained("SEBIS/code_trans_t5_small_code_documentation_generation_javascript"),
    tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("SEBIS/code_trans_t5_small_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])

你可以在colab notebook中运行此示例。

📚 详细文档

模型描述

本CodeTrans模型基于t5-small模型，拥有自己的SentencePiece词汇模型，在CodeSearchNet语料库的JavaScript数据集上进行了单任务训练。

预期用途和局限性

该模型可用于生成JavaScript函数的描述，或在其他JavaScript代码任务上进行微调。它可以处理未解析和未分词的JavaScript代码，但如果代码经过分词处理，性能会更好。

训练数据

有监督的训练任务数据集可从此处下载。

评估结果

对于代码文档任务，不同模型在不同编程语言上的评估结果（以BLEU分数衡量）如下：

🔧 技术细节

文档未提供具体技术细节，暂不提供相关内容。

📄 许可证

文档未提及许可证信息，暂不提供相关内容。

本项目由Ahmed Elnaggar | LinkedIn 和 Wei Ding | LinkedIn 创建。