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Text2DSL
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LLM根据自然语言提示生成领域特定语言代码
研究人员推出Text2DSL，一种从自然语言描述生成领域特定语言（DSL）代码的方法。他们开发了PolkitBench数据集，包含超过4000个自然语言到Polkit规则的配对，并通过基于AST的管道进行了验证。使用GigaChat-10B和Nemotron-3-Nano模型的实验表明，提供结构化上下文（如BNF语法和API规范）可显著提高代码生成质量，将语法有效性提高到近99%，并将CodeBLEU分数提高高达95%。这种方法无需模…
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Text2DSL通过上下文感知蒸馏与消融得到增强
研究人员增强了从自然语言自动生成领域特定语言代码的Text2DSL系统。他们用上下文感知蒸馏取代了仅提示生成，并整合了BNF语法、API规范和标识符词汇表。该方法将PolkitBench语料库的验证数量显著增加到10,000多对，并具有高有效性和运行时通过率。因子消融研究表明，结构化上下文对性能至关重要，完整上下文在所有指标上均产生最佳结果。词汇表组件对语义质量影响最大，而API和BNF规范对结构有效性最为关键。