Boqi Chen, Aren A. Babikian, José Antonio Hernández López · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.29749 · open-access PDF
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) ngày càng được sử dụng để tạo ra các hiện vật kỹ thuật phần mềm được viết bằng các ngôn ngữ cụ thể cho miền (DSLs). Các trường hợp DSL chính xác thường phải tuân thủ không chỉ với ngữ pháp cụ thể mà còn với ngữ pháp trừu tượng được xác định bởi một metamodel được tăng cường với các hạn chế ngữ nghĩa. Các phương pháp giải mã hạn chế hiện có thường đảm bảo tuân thủ chỉ với ngữ pháp cụ thể hoặc với một tập hợp hạn chế ngữ nghĩa được thể hiện trên văn bản được tạo ra, làm cho sự nhất quán hạn chế cấp metamodel khó thực thi trong quá trình sản xuất.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Large language models (LLMs) are increasingly used to generate software engineering artifacts written in domain-specific languages (DSLs). Correct DSL instances usually must comply with not only the concrete syntax but also the abstract syntax defined by a metamodel augmented with semantic well-formedness constraints. Existing constrained decoding approaches typically guarantee compliance only with concrete syntax or with a limited set of semantic constraints expressed over the generated text, making metamodel-level constraint consistency difficult to enforce during generation. We present MeMo
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.29749, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange