NL2CMD：一种用于自然语言到 Bash 命令翻译的更新工作流
计算与语言
2023-06-21 v3 人工智能
性能
摘要
将自然语言翻译为 Bash 命令是一个新兴的研究领域，近年来受到关注。大多数工作集中于产生更准确的翻译模型。据我们所知，仅有两份数据集可用，其中一份基于另一份构建。这两份数据集均涉及从已知数据源（通过 Stack Overflow、众包等平台）抓取，并聘请专家对英文文本或 Bash 命令进行校验与修正。本文为从零合成 Bash 命令的研究提供两点贡献。首先，我们描述了一种用于从相应英文文本生成 Bash 命令的当前最优（state-of-the-art）翻译模型。其次，我们引入一个新的 NL2CMD 数据集，该数据集自动生成、涉及极少人工干预，且规模超过先前数据集六倍以上。由于生成流程不依赖于已有的 Bash 命令，命令的分布与类型可自定义调整。我们评估了 ChatGPT 在该任务上的性能，并讨论了将其用作数据生成器的潜力。我们的实证结果表明，本数据集的规模与多样性可为语义解析研究者提供独特机遇。
引用
@article{arxiv.2302.07845,
title = {NL2CMD: An Updated Workflow for Natural Language to Bash Commands Translation},
author = {Quchen Fu and Zhongwei Teng and Marco Georgaklis and Jules White and Douglas C. Schmidt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.07845},
year = {2023}
}