लेखक:  (1) गौरव कोल्हटकर,   पुणे, भारत (gauravk403@gmail.com); एससीटीआर पुणे इंस्टीट्यूट ऑफ कंप्यूटर टेक्नोलॉजी,  (2) अक्षित मदान,   पुणे, भारत (akmadan17@gmail.com); एससीटीआर के पुणे इंस्टीट्यूट ऑफ कंप्यूटर टेक्नोलॉजी,  (3) निधि कौतल,   पुणे, भारत (kowtalnidhi@gmail.com); एससीटीआर पुणे इंस्टीट्यूट ऑफ कंप्यूटर टेक्नोलॉजी,  (4) सत्यजीत रॉय,   पुणे, भारत (satyajit12.roy@gmail.com)। एससीटीआर पुणे इंस्टीट्यूट ऑफ कंप्यूटर टेक्नोलॉजी,  लिंक की तालिका   सार और परिचय   साहित्यक निरीक्षण   क्रियाविधि   अदाकारी का समीक्षण   निष्कर्ष और संदर्भ    - उपयोगकर्ता महाकाव्यों या कहानियों को छद्म कोड या कोड में उनके उचित प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करना एक समय लेने वाला कार्य है, जो औद्योगिक परियोजना में समय का एक बड़ा हिस्सा ले सकता है। इस शोध पत्र के साथ, हमारा उद्देश्य छोटी कार्यक्षमताओं की एक दी गई चुस्त उपयोगकर्ता कहानी से छद्म कोड उत्पन्न करने के लिए एक पद्धति प्रस्तुत करना है ताकि औद्योगिक परियोजना पर खर्च किए गए समग्र समय को कम किया जा सके। छद्म कोड एक प्रोग्रामिंग भाषा अज्ञेय कंप्यूटर प्रोग्राम में शामिल चरणों का प्रतिनिधित्व है, जिसे आसानी से किसी भी प्रोग्रामिंग भाषा में परिवर्तित किया जा सकता है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण की क्षमता का लाभ उठाते हुए, हम उन संगठनों में विकास प्रक्रिया को सरल बनाना चाहते हैं जो सॉफ्टवेयर विकास के चुस्त मॉडल का उपयोग करते हैं। हम अंग्रेजी भाषा में वर्णित समस्या को छद्म कोड में बदलने के लिए एक पद्धति प्रस्तुत करते हैं। यह पद्धति पाठ से छद्म कोड रूपांतरण कार्य को दो चरणों या उप-कार्यों में विभाजित करती है, जिनमें से प्रत्येक को एक व्यक्तिगत मशीन अनुवाद कार्य की तरह माना जाता है। चरण 1 पाठ से कोड रूपांतरण है और चरण 2 कोड से छद्म कोड रूपांतरण है। हमने पाया कि ऊपर बताए गए दो उप-कार्यों पर अलग-अलग प्रशिक्षित किए जाने पर CodeT5 मॉडल BLEU स्कोर के मामले में सबसे अच्छे परिणाम देता है। BLEU स्कोर एक मीट्रिक है जिसका उपयोग मशीन द्वारा अनुवादित पाठ और संदर्भ अनुवादों के एक सेट के बीच समानता को मापने के लिए किया जाता है। सार    - पाठ से कोड निर्माण, कोड से स्यूडोकोड निर्माण, ट्रांसफॉर्मर अनुक्रमणिका शब्द  परिचय  आधुनिक संगठनों और व्यवसायों में कार्य की दक्षता सबसे अधिक महत्वपूर्ण है। आज अधिकांश कार्यस्थल सॉफ्टवेयर विकास के लिए एजाइल मॉडल का उपयोग करते हैं। एजाइल एक सॉफ्टवेयर विकास दृष्टिकोण है जो पुनरावृत्त विकास पर आधारित है, जिसमें कार्यों को छोटे पुनरावृत्तियों या स्प्रिंट में विभाजित किया जाता है। एजाइल में जिरा जैसे परियोजना प्रबंधन उपकरणों का उपयोग महाकाव्यों या उपयोगकर्ता कहानियों के रूप में उपयोगकर्ता आवश्यकताओं को दस्तावेज करने के लिए किया जाता है। डेवलपर्स को इन आवश्यकताओं को समझने और उनके लिए कोड लिखने की आवश्यकता होती है। हालाँकि, कोड/छद्म कोड निर्माण की प्रक्रिया को स्वचालित करके विकास के समय और प्रयासों की एक महत्वपूर्ण मात्रा को बचाया जा सकता है, विशेष रूप से सरल या दोहराव वाली समस्याओं के लिए जिन्हें पहले हल किया जा चुका है। हमारे शोध पत्र का उद्देश्य डेवलपर्स के काम को सरल बनाना है ताकि वे अधिक जटिल कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकें और इस प्रक्रिया में, सॉफ्टवेयर विकास जीवनचक्र को अनुकूलित कर सकें।  जिरा एक सॉफ्टवेयर एप्लीकेशन है जिसका उपयोग समस्या ट्रैकिंग और प्रोजेक्ट प्रबंधन के लिए किया जाता है। बग, स्टोरीज, एपिक और अन्य कार्यों को ट्रैक करने के लिए एजाइल डेवलपमेंट टीमों द्वारा इसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। एपिक काम के बड़े निकाय हैं जिन्हें कई छोटे कार्यों (कहानियाँ कहा जाता है) में विभाजित किया जा सकता है। कहानियाँ, जिन्हें "उपयोगकर्ता कहानियाँ" भी कहा जाता है, अंतिम उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण से लिखी गई छोटी आवश्यकताएँ या अनुरोध हैं। हमारा उद्देश्य एपिक/कहानियों को छद्म कोड में बदलना है।  एजाइल मॉडल के लाभों के बावजूद, सॉफ़्टवेयर विकसित करना अभी भी एक कठिन और लंबी प्रक्रिया हो सकती है, खासकर जब उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं को कार्यात्मक कोड में अनुवाद करने की बात आती है। डेवलपर्स अक्सर इस प्रक्रिया के हिस्से के रूप में उपयोगकर्ता महाकाव्यों या कहानियों को मैन्युअल रूप से कोड में अनुवाद करते हैं, जिसमें बहुत समय और काम लग सकता है।  हमारा अध्ययन इस कठिनाई को दूर करने के लिए उपयोगकर्ता कहानियों से कोड और छद्म कोड बनाने की प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए मशीन लर्निंग विधियों और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करने की क्षमता की जांच करने का इरादा रखता है। ऐसा करके, हम डेवलपर्स के कार्यों को सुव्यवस्थित करने, सॉफ़्टवेयर विकास जीवनचक्र को बढ़ाने और संपूर्ण औद्योगिक परियोजना की प्रभावशीलता को बढ़ावा देने की उम्मीद करते हैं।  प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र में हाल ही में हुई प्रगति ने कई तरह के मैनुअल ऑपरेशन को स्वचालित करना संभव बना दिया है। विशेष रूप से डीप लर्निंग में हाल ही में हुए विकास ने परिष्कृत प्राकृतिक भाषा मॉडल बनाना संभव बना दिया है जो टेक्स्ट इनपुट से संदर्भ और अर्थ निकाल सकते हैं। इन मॉडलों का उपयोग करके, हम उपयोगकर्ता कहानियों से कोड या छद्म कोड को तेज़ी से और कुशलता से बना सकते हैं, जिससे डेवलपर्स पर दबाव कम हो जाता है।  हमारा अध्ययन वर्तमान में उपयोग की जाने वाली विभिन्न पद्धतियों की जांच करेगा, जिसमें नियम-आधारित प्रणालियाँ, सांख्यिकीय मॉडल और उपयोगकर्ता कहानियों से कोड या छद्म कोड बनाने के लिए गहन शिक्षण तकनीकें शामिल हैं। हम प्रत्येक पद्धति के लाभों और कमियों का आकलन करेंगे और एक नई रणनीति का सुझाव देंगे जो उनके लाभों का अधिकतम लाभ उठा सके।  कुल मिलाकर, हमारे शोध पत्र का उद्देश्य उपयोगकर्ता कहानियों से कोड/छद्म कोड निर्माण की प्रक्रिया को स्वचालित करके सॉफ़्टवेयर विकास को अधिक कुशल और प्रभावी बनाना है। ऐसा करके, हम डेवलपर्स को अधिक जटिल कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने, त्रुटियों के जोखिम को कम करने और अंततः उपयोगकर्ताओं को बेहतर सॉफ़्टवेयर उत्पाद प्रदान करने की उम्मीद करते हैं।  यह पेपर CC 4.0 लाइसेंस के अंतर्गत   है। arxiv पर उपलब्ध

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