Trace-Guided Inductive Synthesis of Recursive Functional Programs
Trace-Guided Inductive Synthesis of Recursive Functional Programs
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递归函数程序的跟踪引导归纳综合
DOI：
10.1145/3591255
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发表时间：
2023
影响因子：
--
通讯作者：
Samanta, Roopsha
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yuan, Yongwei;Radhakrishna, Arjun;Samanta, Roopsha
我们提出了一种新颖的跟踪引导方法来解决从输入输出示例合成递归函数程序时的歧义和泛化的挑战。我们的方法通过由程序的递归子调用组成的递归跟踪来扩大程序的搜索空间。我们的方法基于新版本的空间代数（VSA），用于简洁表示和有效操作彼此一致的递归轨迹和程序对。我们在名为 SyRup 的工具中实现了这种方法，并根据之前工作的基准对其进行了评估。我们的评估表明，与现有的合成器相比，SyRup 不仅需要更少的示例来实现一定的成功率，而且对示例的质量也不太敏感。
We propose a novel trace-guided approach to tackle the challenges of ambiguity and generalization in synthesis of recursive functional programs from input-output examples. Our approach augments the search space of programs with recursion traces consisting of recursive subcalls of the programs. Our method is based on a new version space algebra (VSA) for succinct representation and efficient manipulation of pairs of recursion traces and programs that are consistent with each other. We have implemented this approach in a tool called SyRup and evaluated it on benchmarks from prior work. Our evaluation demonstrates that SyRup not only requires fewer examples to achieve a certain success rate than existing synthesizers, but is also less sensitive to the quality of the examples.
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DOI：
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