مهارات التفكير العددي ضرورية للإجابة على الأسئلة المعقدة (CQA) على النص.يتطلب opertaions بما في ذلك العد والمقارنة والإضافة والطرح.يتبع نهج ناجح في CQA على النص، وشبكات الوحدات النمطية العصبية (NMNS)، تتبع نموذج المبرمج ومترجم البرامج النمطية النمطية
المتخصصة لأداء التفكير التركيبي.ومع ذلك، فإن إطار NMNS لا ينظر في العلاقة بين الأرقام والكيانات في كل من الأسئلة والفقرات.نقترح تقنيات فعالة لتحسين قدرات التفكير العددي NMNS من خلال إدراك السؤال المترجم والتقاط العلاقة بين الكيانات والأرقام.على نفس المجموعة الفرعية من DataSet Drop for CQA على النص، تظهر النتائج التجريبية أن إضافاتنا تتفوق على NMNS الأصلي بنسبة 3.0 نقاط للحصول على درجة F1 الإجمالية.
يكتب مطورو البرمجيات الكثير من التعليمات البرمجية المصدر والوثائق أثناء تطوير البرمجيات. جوهريا، غالبا ما يتذكر المطورون أجزاء من شفرة المصدر أو ملخصات التعليمات البرمجية التي كتبوها في الماضي أثناء تنفيذ البرامج أو توثيقها. لتقليل رمز المطور أو سلوك
الجيل الموجز، نقترح إطارا معدليا استرجاعا، ريدكودر، الذي يسترد الكود أو الملخصات ذات الصلة من قاعدة بيانات استرجاع ويوفر لهم كملحق لجيل التعليمات أو نماذج التلخيص. ريدكودر لديه زوجين من التفرد. أولا، إنه يمتد تقنية استرجاع حديثة كثيفة الاستخدام للبحث عن التعليمات البرمجية أو الملخصات ذات الصلة. ثانيا، يمكن أن تعمل مع قواعد بيانات استرجاع تشمل Unimodal (رمز فقط أو وصف اللغة الطبيعية) أو مثيلات BIMODAL (أزواج الكود الوصف). نقوم بإجراء تجارب وتحليل مكثف على مجموعة بيانات قياسية لتوليد التعليمات البرمجية والتلخيص في جاوة وبيرثون، والنتائج الواعدة تؤيد فعالية الإطار المعزز المقترح لاسترجاعنا.
