Traitement en cours

Veuillez attendre...

Paramétrages

Paramétrages

Aller à Demande

1. WO2020117538 - COMPLÉTION DE CODE DE PARAMÈTRES DE PROCÉDÉ AVEC UN APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

Numéro de publication WO/2020/117538
Date de publication 11.06.2020
N° de la demande internationale PCT/US2019/063126
Date du dépôt international 26.11.2019
CIB
G06F 8/33 2018.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
8Dispositions pour ingénierie logicielle
30Création ou génération de code source
33Éditeurs intelligents
G06N 20/00 2019.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
20Apprentissage automatique
CPC
G06F 8/33
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
8Arrangements for software engineering
30Creation or generation of source code
33Intelligent editors
G06F 8/70
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
8Arrangements for software engineering
70Software maintenance or management
G06K 9/6215
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6201Matching; Proximity measures
6215Proximity measures, i.e. similarity or distance measures
G06K 9/6228
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6217Design or setup of recognition systems and techniques; Extraction of features in feature space; Clustering techniques; Blind source separation
6228Selecting the most significant subset of features
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06N 5/04
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
5Computer systems using knowledge-based models
04Inference methods or devices
Déposants
  • MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC [US]/[US]
Inventeurs
  • FU, Shengyu
  • POESCHL, David
  • SUNDARESAN, Neelakantan
  • ZHANG, Shuo
  • ZHAO, Ying
Mandataires
  • MINHAS, Sandip S.
  • ADJEMIAN, Monica
  • BARKER, Doug
  • CHATTERJEE, Aaron C.
  • CHEN, Wei-Chen Nicholas
  • CHOI, Daniel
  • CHURNA, Timothy
  • DINH, Phong
  • EVANS, Patrick
  • GABRYJELSKI, Henry
  • GOLDSMITH, Micah P.
  • GUPTA, Anand
  • HINOJOSA-SMITH, Brianna L.
  • HWANG, William C.
  • JARDINE, John S.
  • LEE, Sunah
  • LEMMON, Marcus
  • MARQUIS, Thomas
  • MEYERS, Jessica
  • ROPER, Brandon
  • SPELLMAN, Steven
  • SULLIVAN, Kevin
  • SWAIN, Cassandra T.
  • TABOR, Ben
  • WALKER, Matt
  • WIGHT, Stephen A.
  • WISDOM, Gregg
  • WONG, Ellen
  • WONG, Thomas S.
  • ZHANG, Hannah
  • TRAN, Kimberly
Données relatives à la priorité
16/208,45503.12.2018US
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) CODE COMPLETION OF METHOD PARAMETERS WITH MACHINE LEARNING
(FR) COMPLÉTION DE CODE DE PARAMÈTRES DE PROCÉDÉ AVEC UN APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Abrégé
(EN)
A code completion tool uses machine learning models to more precisely predict the likelihood of the parameters of a method invocation. A score is computed for each candidate variable that is used to rank the viability of a variable as the intended parameter. The score is a weighted sum of a scope factor, an edit distance factor and a declaration proximity factor. The factors are based on a scope model, a method overload model, and a weight file trained offline on a training set of source code programs utilizing various method invocations.
(FR)
Un outil de complétion de code utilise des modèles d'apprentissage automatique pour prédire de manière plus précise la probabilité des paramètres d'une invocation de procédé. Un score est calculé pour chaque variable candidate qui est utilisée pour classer la viabilité d'une variable en tant que paramètre prévu. Le score est une somme pondérée d'un facteur de portée, d'un facteur de distance d'édition et d'un facteur de proximité de déclaration. Les facteurs sont basés sur un modèle de portée, un modèle de surcharge de procédé et un fichier de poids appris hors ligne sur un ensemble d'apprentissage de programmes de code source utilisant diverses invocations de procédé.
Également publié en tant que
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international