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プログラム作成・修正過程の分散表現開発と学習支援発話の生成

用于程序创建/修改过程和学习支持话语生成的分布式表示开发

基本信息

批准号：
20K12101
负责人：
竹内和広
金额：
$ 1.33万
依托单位：
Osaka Electro-Communication University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

2022年度は、これまでの研究開発の成果に基づいて、学習支援発話の生成に関わる研究開発と、それに伴うプログラム作成・修正過程の表現モデルの修正・拡張を行った。前年度および2022年度は大規模言語モデルの公開が爆発的に進展した研究分野の変化期にもあたり、そのような大規模言語モデルを使って、本課題の基盤となるプログラム作成過程データベースとそれに基づく学習支援発話が体系的に整理された教示概念に基づいて生成できるように、プログラム作成・修正過程の表現をさらに改良した。具体的には、プログラム作成・修正過程の解析に関しては、今まで本課題で開発してきた拡張AST(Abstract Syntax Tree)をさらに詳細化し、プログラム編集時に存在するASTに解析できない状態の編集意図を推定するために必要なプログラム解析の枠組みを開発した。これは、現在の大規模言語モデルによる言語生成のための特徴文脈になり難い部分でもあるため、学習者に対する学習支援に細かく対応できるように拡張ASTに意味的な情報を付与する研究を実施した。他方、支援発話の生成に関しては、教示概念が自然言語で記述されているプログラムの教科書を題材に、教示概念を人手でフレーム知識に整理した。社会状況から研究初年度より試作システムの開発・運用の計画の変更を余儀なくされ、試作システムの構築について、開発中のシステムの内部表現を自然言語の質問・応答形式に対応付けたデータとして作成・確認ができるように研究開発を進めてきた。このことが幸いし、一般的な大規模言語モデルを、専門的で個別的な文脈に対応させる研究として、本研究の学習支援発話の生成部分を位置づけ可能となった。具体的には、プログラムの教示概念を整理したフレーム知識に基づいて、大規模言語モデルを活用して個別のユーザ状態に適応した発話生成・対話管理をする研究を実施した。

2022 annual は, これまでの research open 発の results に base づいて, learning support 発の generated に masato わる research open 発と, それに with うプログラム made correction process の performance モデルの correction, line company, zhang をった. Words before annual およびは 2022 large-scale モデルの public がに progress of blasting 発し eset のた research - the period にもあたり, そのような mass speech モデルを make って, this topic の base plate となるプログラム made process データベースとそれに base づく learning support 発 words が system に finishing された teaching concept に base づい Youdaoplaceholder0 generates でるようにるようにるように, プログラム is made · correction process <s:1> shows をさらに improvement たた. Specific には, プログラム made correction process analytical にの masato しては, today まで open this topic で発してきた company, zhang AST (Abstract Syntax Tree) をさらに detailed し, プログラムに exist when compiling する AST に parsing できない compiling means state の図を presumption するために necessary なプログラム parsing の枠 group みを open 発した. これは words, now の large-scale モデルによる words generated のための, 徴 context になり difficult part いでもあるため, learners にす seaborne る learning support に fine かく応 seaborne できるように company, zhang AST に mean な intelligence を give する research を be applied した. Fang, support 発の generated に masato しては, teaching concept でが natural words describing されているプログラムの textbooks をに of subjects and teaching concept を manpower でフレーム knowledge に finishing した. Early social conditions から research annual より attempt システムの発 open, use の project の - more を Yu Yi なくされ, try システムの build について, open 発のシステムのを natural speech の questioned, internal performance 応 answer form に応 seaborne pay けたデータとして made, confirm ができるように research open 発を into めてきた. このことが luckily いし words, general な large-scale モデルを, 専 door で individual な context に応 seaborne させる research として, this study の learning support 発の generated part を position づけ may となった. Specific には, プログラムの teaching concept を finishing したフレーム knowledge にづいて, large-scale words モデルを use して individual のユーザ state に optimum 応した発 words generate · ain management をする research を be applied した.