Facebook #AI Research ha annunciato #TransCoder, un sistema che utilizza il #deeplearning senza supervisione per convertire il codice da un #linguaggio di #programmazione a un altro. TransCoder è stato formato su oltre 2,8 milioni di progetti #opensource e supera i sistemi di traduzione del codice esistenti che utilizzano metodi basati su regole.
Il team ha descritto il sistema in un articolo pubblicato su #arXiv. TransCoder si ispira ad altri sistemi di traduzione automatica neurale (#NMT) che utilizzano l’apprendimento profondo per tradurre il testo da un #linguaggio naturale a un altro ed è addestrato solo su dati di origine #monolingue.
Per confrontare le prestazioni del modello, il team di #Facebook ha raccolto un set di convalida di 852 funzioni e test unitari associati in ciascun linguaggio di destinazione del sistema: Java, Python e C ++.
Rispetto ai sistemi esistenti, TransCoder ha ottenuto risultati migliori su questo set di validazione rispetto alle soluzioni commerciali esistenti: fino a 33 punti percentuali rispetto a #j2py, un traduttore da #Java a #Python. Sebbene il team abbia limitato il proprio lavoro solo a questi linguaggi, sostengono che “può essere facilmente esteso alla maggior parte dei linguaggi di programmazione”.
Strumenti automatici per la traduzione del codice sorgente da una lingua all’altra, noti anche
#redhotcyber #programming #source #sorgente
https://www.infoq.com/news/2020/06/facebook-ai-transpiler/
