Original title:
Generování kódu z textového popisu funkcionality
Translated title:
Generating Code from Textual Description of Functionality
Authors:
Zobal, Ondřej ; Nosko, Svetozár (referee) ; Smrž, Pavel (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2024
Language:
eng Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[eng][cze]
Tato práce se zabývá vývojem rozšíření do editoru Visual Studio Code, které pomůže vývojářům udržet kvalitu kódu jazyka Python 3. Rozšíření poskytuje možnost generování komentářů a docstringů, návrhu nových jmen proměnných. Rozšíření využívá velké jazykové modely Transformer s řídkou pozorností pro zpracování výsledků. Výsledky bohužel nekonkurují současné konkurenci, jakou je například GPT-3.5-turbo.
This thesis is concerned with the development of an extension for the Visual Studio Code editor that helps developers maintain code quality in Python 3 by generating comments and docstrings and suggesting new names for variables. The extension was also supposed to include a bug fixing system, but unfortunately it failed to become effective. The system uses large Transformer language models with sparse attention for processing results. Unfortunately, the results do not compete with current competition such as GPT-3.5-turbo.
Keywords:
generování komentářů; Longformer; ML; NLP; PLBART; refaktorizace; rozšíření; strojové učení; Visual Studio Code; zlepšení kódu; zpracování přirozeného jazyka; code refinement; comment generation; extension; Longformer; machine learning; ML; natural language processing; NLP; PLBART; refactoring; Visual Studio Code
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: https://hdl.handle.net/11012/246571