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<th>数据集信息</th>
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</tr>
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<tr>
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<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/Clone-detection-BigCloneBench"
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20 |
<td>基于大规模代码克隆基准数据集的代码克隆检测模型,任务是进行二元分类(0/1),其中1代表语义等价,0代表其他情况。</td>
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21 |
<td>代码克隆检测</td>
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22 |
<td>2个epoch</td>
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23 |
<td>BigCloneBench数据集</td>
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24 |
</tr>
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<tr>
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-
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/Clone-detection-POJ-104"
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27 |
<td>基于POJ-104数据集的代码克隆检测模型,任务是识别不同编程题目中相似的代码实现,给定一段代码和一组候选代码,任务是返回具有相同语义的Top K个代码</td>
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28 |
<td>代码克隆检测</td>
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29 |
<td>2个epoch (0-1)</td>
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30 |
<td>POJ-104编程题目数据集</td>
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31 |
</tr>
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32 |
<tr>
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33 |
-
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/CodeCompletion-token"
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34 |
<td>基于token级别的代码自动补全模型</td>
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35 |
<td>代码补全</td>
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36 |
<td>5个epoch (Java语料库)</td>
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37 |
<td>Java代码token序列数据集</td>
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38 |
</tr>
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<tr>
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40 |
-
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/Defect-detection"
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41 |
<td>代码缺陷检测模型,通过分析代码来识别潜在的缺陷和错误(进行二元分类(0/1))</td>
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42 |
<td>代码缺陷检测</td>
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43 |
<td>5个epoch</td>
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44 |
<td>包含缺陷标注的C语言代码数据集</td>
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45 |
</tr>
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<tr>
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47 |
-
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/code-refinement"
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48 |
<td>代码优化模型</td>
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49 |
<td>代码优化/重构</td>
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50 |
<td>34个epoch(small数据集)</td>
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51 |
<td>代码优化前后对数据集(C语言)</td>
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52 |
</tr>
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53 |
<tr>
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54 |
-
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Text/code-to-text"
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55 |
<td>代码到自然语言的转换模型</td>
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56 |
<td>代码注释生成</td>
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57 |
<td>每种语言10个epoch (支持Python/Java/JavaScript/PHP/Ruby/Go)</td>
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58 |
<td>多语言代码-文本对数据集</td>
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59 |
</tr>
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60 |
<tr>
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61 |
-
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Text-code/NL-code-search-Adv"
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62 |
<td>高级自然语言代码搜索模型,通过计算自然语言查询与代码片段之间的相似性来实现代码搜索,</td>
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63 |
<td>代码搜索</td>
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64 |
<td>2个epoch</td>
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65 |
<td>自然语言-(python)代码对数据集</td>
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66 |
</tr>
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<tr>
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68 |
-
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Text-code/NL-code-search-WebQuery"
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69 |
<td>基于Web查询的代码搜索模型,该模型通过编码器处理代码和自然语言输入,并利用多层感知器(MLP)来计算相似性得分</td>
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70 |
<td>代码搜索</td>
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71 |
<td>两个数据集各3个epoch</td>
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72 |
<td>Web查询-代码对数据集(CodeSearchNet数据集和CoSQA数据集(python))</td>
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73 |
</tr>
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74 |
<tr>
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75 |
-
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Text-code/text-to-code"
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76 |
<td>自然语言到代码的生成模型</td>
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77 |
<td>代码生成</td>
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78 |
<td>23个epoch</td>
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79 |
<td>文本描述-代码(c语言)对数据集</td>
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80 |
</tr>
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81 |
<tr>
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82 |
-
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Graph"
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83 |
<td>在QM9数据集上训练的图掩码自编码器,通过对分子图中的原子的坐标以及类型进行预测实现自监督训练</td>
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84 |
<td>图自编码器</td>
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85 |
<td>10个epoch</td>
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86 |
<td>分子属性预测数据集</td>
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87 |
</tr>
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88 |
-
</table>
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<th>数据集信息</th>
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<tr>
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+
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/Clone-detection-BigCloneBench">Clone-detection-BigCloneBench</a></td>
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20 |
<td>基于大规模代码克隆基准数据集的代码克隆检测模型,任务是进行二元分类(0/1),其中1代表语义等价,0代表其他情况。</td>
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21 |
<td>代码克隆检测</td>
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22 |
<td>2个epoch</td>
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23 |
<td>BigCloneBench数据集</td>
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24 |
</tr>
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25 |
<tr>
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26 |
+
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/Clone-detection-POJ-104">Clone-detection-POJ-104</a></td>
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27 |
<td>基于POJ-104数据集的代码克隆检测模型,任务是识别不同编程题目中相似的代码实现,给定一段代码和一组候选代码,任务是返回具有相同语义的Top K个代码</td>
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28 |
<td>代码克隆检测</td>
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29 |
<td>2个epoch (0-1)</td>
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30 |
<td>POJ-104编程题目数据集</td>
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31 |
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32 |
<tr>
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33 |
+
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/CodeCompletion-token">CodeCompletion-token</a></td>
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34 |
<td>基于token级别的代码自动补全模型</td>
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35 |
<td>代码补全</td>
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36 |
<td>5个epoch (Java语料库)</td>
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37 |
<td>Java代码token序列数据集</td>
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<tr>
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40 |
+
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/Defect-detection">Defect-detection</a></td>
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41 |
<td>代码缺陷检测模型,通过分析代码来识别潜在的缺陷和错误(进行二元分类(0/1))</td>
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42 |
<td>代码缺陷检测</td>
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43 |
<td>5个epoch</td>
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44 |
<td>包含缺陷标注的C语言代码数据集</td>
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45 |
</tr>
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46 |
<tr>
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47 |
+
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/code-refinement">code-refinement</a></td>
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48 |
<td>代码优化模型</td>
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49 |
<td>代码优化/重构</td>
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50 |
<td>34个epoch(small数据集)</td>
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51 |
<td>代码优化前后对数据集(C语言)</td>
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52 |
</tr>
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53 |
<tr>
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54 |
+
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Text/code-to-text">code-to-text</a></td>
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55 |
<td>代码到自然语言的转换模型</td>
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56 |
<td>代码注释生成</td>
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57 |
<td>每种语言10个epoch (支持Python/Java/JavaScript/PHP/Ruby/Go)</td>
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58 |
<td>多语言代码-文本对数据集</td>
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59 |
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60 |
<tr>
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61 |
+
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Text-code/NL-code-search-Adv">NL-code-search-Adv</a></td>
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62 |
<td>高级自然语言代码搜索模型,通过计算自然语言查询与代码片段之间的相似性来实现代码搜索,</td>
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63 |
<td>代码搜索</td>
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64 |
<td>2个epoch</td>
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65 |
<td>自然语言-(python)代码对数据集</td>
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</tr>
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67 |
<tr>
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+
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Text-code/NL-code-search-WebQuery">NL-code-search-WebQuery</a></td>
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69 |
<td>基于Web查询的代码搜索模型,该模型通过编码器处理代码和自然语言输入,并利用多层感知器(MLP)来计算相似性得分</td>
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70 |
<td>代码搜索</td>
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71 |
<td>两个数据集各3个epoch</td>
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72 |
<td>Web查询-代码对数据集(CodeSearchNet数据集和CoSQA数据集(python))</td>
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73 |
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74 |
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+
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Text-code/text-to-code">text-to-code</a></td>
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76 |
<td>自然语言到代码的生成模型</td>
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77 |
<td>代码生成</td>
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78 |
<td>23个epoch</td>
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79 |
<td>文本描述-代码(c语言)对数据集</td>
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80 |
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81 |
<tr>
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82 |
+
<td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Graph">Graph</a></td>
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83 |
<td>在QM9数据集上训练的图掩码自编码器,通过对分子图中的原子的坐标以及类型进行预测实现自监督训练</td>
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84 |
<td>图自编码器</td>
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85 |
<td>10个epoch</td>
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86 |
<td>分子属性预测数据集</td>
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87 |
</tr>
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88 |
+
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