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  <th>数据集信息</th>
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  </tr>
18
  <tr>
19
- <td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/Clone-detection-BigCloneBench" target="_blank">Clone-detection-BigCloneBench</a></td>
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>
21
  <td>代码克隆检测</td>
22
  <td>2个epoch</td>
23
  <td>BigCloneBench数据集</td>
24
  </tr>
25
  <tr>
26
- <td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/Clone-detection-POJ-104" target="_blank">Clone-detection-POJ-104</a></td>
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>
28
  <td>代码克隆检测</td>
29
  <td>2个epoch (0-1)</td>
30
  <td>POJ-104编程题目数据集</td>
31
  </tr>
32
  <tr>
33
- <td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/CodeCompletion-token" target="_blank">CodeCompletion-token</a></td>
34
  <td>基于token级别的代码自动补全模型</td>
35
  <td>代码补全</td>
36
  <td>5个epoch (Java语料库)</td>
37
  <td>Java代码token序列数据集</td>
38
  </tr>
39
  <tr>
40
- <td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/Defect-detection" target="_blank">Defect-detection</a></td>
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>
42
  <td>代码缺陷检测</td>
43
  <td>5个epoch</td>
44
  <td>包含缺陷标注的C语言代码数据集</td>
45
  </tr>
46
  <tr>
47
- <td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/code-refinement" target="_blank">code-refinement</a></td>
48
  <td>代码优化模型</td>
49
  <td>代码优化/重构</td>
50
  <td>34个epoch(small数据集)</td>
51
  <td>代码优化前后对数据集(C语言)</td>
52
  </tr>
53
  <tr>
54
- <td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Text/code-to-text" target="_blank">code-to-text</a></td>
55
  <td>代码到自然语言的转换模型</td>
56
  <td>代码注释生成</td>
57
  <td>每种语言10个epoch (支持Python/Java/JavaScript/PHP/Ruby/Go)</td>
58
  <td>多语言代码-文本对数据集</td>
59
  </tr>
60
  <tr>
61
- <td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Text-code/NL-code-search-Adv" target="_blank">NL-code-search-Adv</a></td>
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>
63
  <td>代码搜索</td>
64
  <td>2个epoch</td>
65
  <td>自然语言-(python)代码对数据集</td>
66
  </tr>
67
  <tr>
68
- <td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Text-code/NL-code-search-WebQuery" target="_blank">NL-code-search-WebQuery</a></td>
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>
70
  <td>代码搜索</td>
71
  <td>两个数据集各3个epoch</td>
72
  <td>Web查询-代码对数据集(CodeSearchNet数据集和CoSQA数据集(python))</td>
73
  </tr>
74
  <tr>
75
- <td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Text-code/text-to-code" target="_blank">text-to-code</a></td>
76
  <td>自然语言到代码的生成模型</td>
77
  <td>代码生成</td>
78
  <td>23个epoch</td>
79
  <td>文本描述-代码(c语言)对数据集</td>
80
  </tr>
81
  <tr>
82
- <td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Graph" target="_blank">GraphMAE_MQ9</a></td>
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>
84
  <td>图自编码器</td>
85
  <td>10个epoch</td>
86
  <td>分子属性预测数据集</td>
87
  </tr>
88
- </table>
 
16
  <th>数据集信息</th>
17
  </tr>
18
  <tr>
19
+ <td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/Clone-detection-BigCloneBench">Clone-detection-BigCloneBench</a></td>
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>
21
  <td>代码克隆检测</td>
22
  <td>2个epoch</td>
23
  <td>BigCloneBench数据集</td>
24
  </tr>
25
  <tr>
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>
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>
28
  <td>代码克隆检测</td>
29
  <td>2个epoch (0-1)</td>
30
  <td>POJ-104编程题目数据集</td>
31
  </tr>
32
  <tr>
33
+ <td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/CodeCompletion-token">CodeCompletion-token</a></td>
34
  <td>基于token级别的代码自动补全模型</td>
35
  <td>代码补全</td>
36
  <td>5个epoch (Java语料库)</td>
37
  <td>Java代码token序列数据集</td>
38
  </tr>
39
  <tr>
40
+ <td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/Defect-detection">Defect-detection</a></td>
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>
42
  <td>代码缺陷检测</td>
43
  <td>5个epoch</td>
44
  <td>包含缺陷标注的C语言代码数据集</td>
45
  </tr>
46
  <tr>
47
+ <td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Code/code-refinement">code-refinement</a></td>
48
  <td>代码优化模型</td>
49
  <td>代码优化/重构</td>
50
  <td>34个epoch(small数据集)</td>
51
  <td>代码优化前后对数据集(C语言)</td>
52
  </tr>
53
  <tr>
54
+ <td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Code-Text/code-to-text">code-to-text</a></td>
55
  <td>代码到自然语言的转换模型</td>
56
  <td>代码注释生成</td>
57
  <td>每种语言10个epoch (支持Python/Java/JavaScript/PHP/Ruby/Go)</td>
58
  <td>多语言代码-文本对数据集</td>
59
  </tr>
60
  <tr>
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>
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>
63
  <td>代码搜索</td>
64
  <td>2个epoch</td>
65
  <td>自然语言-(python)代码对数据集</td>
66
  </tr>
67
  <tr>
68
+ <td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Text-code/NL-code-search-WebQuery">NL-code-search-WebQuery</a></td>
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>
70
  <td>代码搜索</td>
71
  <td>两个数据集各3个epoch</td>
72
  <td>Web查询-代码对数据集(CodeSearchNet数据集和CoSQA数据集(python))</td>
73
  </tr>
74
  <tr>
75
+ <td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Text-code/text-to-code">text-to-code</a></td>
76
  <td>自然语言到代码的生成模型</td>
77
  <td>代码生成</td>
78
  <td>23个epoch</td>
79
  <td>文本描述-代码(c语言)对数据集</td>
80
  </tr>
81
  <tr>
82
+ <td><a href="https://huggingface.co/datasets/code-philia/ttvnet/tree/main/Graph">Graph</a></td>
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>
84
  <td>图自编码器</td>
85
  <td>10个epoch</td>
86
  <td>分子属性预测数据集</td>
87
  </tr>
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+ </table>