Que signifie "Chevauchement de jetons"?
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Le chevauchement de tokens fait référence à la situation où certains mots ou phrases apparaissent à la fois dans le code source et dans sa description en langage naturel. Ça peut arriver quand les noms de fonctions dans le code correspondent de près aux termes utilisés dans les explications ou les commentaires qui décrivent ce que fait le code.
Importance
Quand des modèles qui traitent à la fois du code et du texte sont entraînés, ils réussissent souvent mieux sur des tâches comme le résumé de code quand il y a beaucoup de chevauchement de tokens. C'est parce que les mots dans le code et ceux dans les descriptions s'aident mutuellement. Si un modèle voit les mêmes termes aux deux endroits, il peut faire de meilleures suppositions sur ce que le code signifie.
Exemples
Par exemple, si une fonction s'appelle "calculateSum", une description pourrait inclure la phrase "Cette fonction calcule la somme de deux nombres." Le chevauchement de "calculate" et "sum" aide le modèle à mieux comprendre la tâche.
Effets sur la performance des modèles
En étudiant comment les modèles performent sur les résumés de code, on a constaté que retirer les noms de fonctions ou changer la structure du code peut avoir un impact sur leur précision. Dans certains cas, la présence de chevauchement de tokens aide les modèles à produire des résumés plus précis.
Métriques d'évaluation
Utiliser différentes façons de mesurer comment ces modèles performent montre souvent des résultats similaires. Des métriques comme BLEU et BERTScore apportent peu d'informations supplémentaires car elles ont tendance à s'accorder entre elles, surtout quand le chevauchement de tokens est présent.