[論文レビュー] Chat2Code: Towards conversational concrete syntax for model specification and code generation, the case of smart contracts

Ilham Qasse, Shailesh Mishra+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 21, 2021

Multi-Agent Systems and Negotiation被引用数 6

ひとこと要約

本論文では、自然言語対話によるチャットボットを具体構文として用いる、モデル駆動工学（MDE）のための会話インターフェース「Chat2Code」を提案する。これにより、非技術的ユーザーが自然言語による対話によってスマートコントラクトコードを生成できる。このアプローチは自然言語処理を活用し、ユーザーの入力を解釈し、多様な用語を形式的モデル要素にマッピングし、プラットフォームに依存しないスマートコントラクトコードを自動生成する。ユーザー体験サーベイによる検証では、参加者の79％が満足度が平均以上であると報告した。

ABSTRACT

The revolutionary potential of automatic code generation tools based on Model-Driven Engineering (MDE) frameworks has yet to be realized. Beyond their ability to help software professionals write more accurate, reusable code, they could make programming accessible for a whole new class of non-technical users. However, non-technical users have been slow to embrace these tools. This may be because their concrete syntax is often patterned after the operations of textual or graphical interfaces. The interfaces are common, but users would need more extensive, precise and detailed knowledge of them than they can be assumed to have, to use them as concrete syntax. Conversational interfaces (chatbots) offer a much more accessible way for non-technical users to generate code. In this paper, we discuss the basic challenge of integrating conversational agents within Model-Driven Engineering (MDE) frameworks, then turn to look at a specific application: the auto-generation of smart contract code in multiple languages by non-technical users, based on conversational syntax. We demonstrate how this can be done, and evaluate our approach by conducting user experience survey to assess the usability and functionality of the chatbot framework.

研究の動機と目的

• 従来のテキストまたはグラフィカルインターフェースに代わって、会話型チャットボットを具体構文として採用することで、MDEツールにおける使いやすさのギャップを是正すること。
• 非技術的ユーザーが自然言語による対話によってドメインモデルを指定し、正確で再利用可能なスマートコントラクトコードを生成できるようにすること。
• 形式的モデリング表記法やツールを習得するためにかかる学習コストや認知的負荷を軽減すること。
• 実際の開発シナリオにおける、チャットボットベースのフレームワークの使いやすさと機能性を評価すること。

提案手法

• 自然言語処理と意図認識を用いて、自然言語入力を形式的モデル要素にマッピングする会話型具体構文レイヤーを設計する。
• スマートコントラクトのためのEMFベースのメタモデルと統合されたチャットボットフレームワーク、iContractBotを実装し、複数のブロックチェーンプラットフォームでコード生成を可能にする。
• Xatkitフレームワークを用いて、会話管理、文脈追跡、モデル定義中のリアルタイムフィードバックを実現する。
• ユーザーの多様な用語（例：'integer'、'number'、'float'）をドメインモデル内の標準化されたデータ型にマッピングし、言語的曖昧さを処理する。
• ユーザーの会話ログをモデルアーティファクトに追跡し、検証、比較、フィードバック収集に活用する。
• 非プログラマーとプログラマーを含む多様な参加者を対象としたユーザー体験サーベイを実施し、使いやすさと機能性を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 チャットボットは、MDEフレームワークにおけるドメイン固有モデリングのための効果的で直感的な具体構文として機能するか？
• RQ2 チャットボットは、非技術的ユーザーが入力する曖昧なまたは非形式的な自然言語をどれほど的確に解釈し、修正できるか？ これにより正しいモデルインスタンスが生成されるか？
• RQ3 従来のモデリングツールと比較して、会話インターフェースは使いやすさとユーザー満足度をどの程度向上させるか？
• RQ4 多様なユーザー用語を形式的モデル要素にマッピングするプロセスは、仕様の正確性を維持するためにどの程度有効か？
• RQ5 スマートコントラクト開発に会話インターフェースを用いる際の主な使いやすさの課題とユーザーの好みは何か？

主な発見

• 技術的・非技術的背景を持つ参加者を問わず、調査に回答した79％の参加者が、iContractBotフレームワークの使用経験が平均以上であったと報告した。
• チャットボットは、言語的ばらつきがあるにもかかわらず、非形式的または曖昧なユーザー入力を的確に解釈・修正し、正確なモデルとコード生成を実現した。
• 非技術的ユーザーは、従来のモデリングツールと比較して、会話インターフェースがはるかに使いやすく、形式的なトレーニングの必要性が低下したと感じた。
• このフレームワークは、複数のブロックチェーンプラットフォームで会話入力からプラットフォームに依存しないスマートコントラクトコードを生成するという点で実現可能性を示した。
• ユーザーのフィードバックでは、ハイブリッドの会話型・グラフィカルインターフェース、テンプレートコントラクト、自動補完機能の需要が強調されており、今後の改善の方向性が示唆された。