Исследование применимости генеративной нейронной сети в качестве классификатора решений заданий по программированию

Abstract

Данная статья посвящена исследованию проверки решений заданий по программированию при помощи генеративной нейронной сети. Был проведен анализ возможностей для проверки кода к задачам разных тем по программированию на языке Python при помощи нейронной сети. В результате были созданы запросы для различных тем по программированию и сравнение точности классификации решений для данных тем. По итогу были выявлены 2 темы, классификация которых происходит с высокими показателями метрик, и 2 темы, которые пока что показывают неудовлетворительные результаты.

This article is devoted to the study of checking solutions of programming tasks using a generative neural network. We analyzed the possibilities for code verification for tasks of different Python programming topics using a neural network. As a result, queries for different programming topics were created and the accuracy of solution classification for these topics was compared. As a result, 2 topics were identified whose classification occurs with high metrics and 2 topics that are performing poorly so far.