AI-SCHOLARに、「機械翻訳のアイデアをプログラミング言語に導入！教師無しでコードの移植が可能に」という記事がありました。
以下、抜粋：
● 提案手法の基礎にある考えは、コード変換タスクが通常の言語翻訳と酷似していると言う事です。
● TransCoderモデルは、本質的には transformerによるエンコーダーとデコーダーで構成された、Attention機構を備えたsequence-to-sequence（seq2seq）モデルです。
● しかし字面の一致を評価すると、構文の一致が多いプログラムはBLEUスコアが高くなりますが、関数の出力は大きく異なる可能性があります。逆に、意味的に同様でも実装が異なるコードは、BLEUスコアが低くなります。
ここでもBLEUスコア使えるんかい、って感じですね。
以下、抜粋：
● 提案手法の基礎にある考えは、コード変換タスクが通常の言語翻訳と酷似していると言う事です。
● TransCoderモデルは、本質的には transformerによるエンコーダーとデコーダーで構成された、Attention機構を備えたsequence-to-sequence（seq2seq）モデルです。
● しかし字面の一致を評価すると、構文の一致が多いプログラムはBLEUスコアが高くなりますが、関数の出力は大きく異なる可能性があります。逆に、意味的に同様でも実装が異なるコードは、BLEUスコアが低くなります。
ここでもBLEUスコア使えるんかい、って感じですね。
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