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• 文本: "解析此包的许可证使用节点（如有），并返回许可证定义（如果存在）"

用于API推荐生成的CodeTrans模型

该预训练模型基于t5-base架构，专为API推荐生成任务而设计。首次发布于此代码库。

模型描述

本CodeTrans模型以t5-base为基础框架，采用独立的SentencePiece词汇模型，通过单任务训练在API推荐生成数据集上微调而成。

应用场景与限制

适用于为Java编程任务生成API使用建议。

使用方法

通过Transformers的SummarizationPipeline生成Java函数文档示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead, SummarizationPipeline

pipeline = SummarizationPipeline(
    model=AutoModelWithLMHead.from_pretrained("SEBIS/code_trans_t5_base_api_generation"),
    tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("SEBIS/code_trans_t5_base_api_generation", skip_special_tokens=True),
    device=0
)

tokenized_code = "解析此包的许可证使用节点（如有），并返回许可证定义（如果存在）"
pipeline([tokenized_code])

可在Colab笔记本中运行此示例。

训练数据

监督训练任务数据集可从此链接下载。

评估结果

各模型在代码文档生成任务中的BLEU得分表现：

由Ahmed Elnaggar | LinkedIn与Wei Ding | LinkedIn共同创建