Specification-driven code translation powered by Large Language Models: How far are we?

Soumit Kanti Saha

doi:10.1016/j.jss.2026.112964

Specification-driven code translation powered by Large Language Models: How far are we?

2026-06-02

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AI

DOI：10.1016/j.jss.2026.112964

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大型语言模型（LLMs）正越来越多地应用于各个领域，包括与代码相关的任务，如代码翻译。先前的研究探讨了使用LLMs在不同编程语言之间翻译代码。由于LLMs在自然语言方面更有效，因此在代码翻译任务中使用自然语言作为中间表示是一种直观的可行方法。然而，这种优势是否具有普遍性或高度依赖上下文尚不清楚。在本工作中，我们研究了将NL-specification作为代码翻译的中间表示。我们使用三个数据集、五种流行的编程语言以及29种语言对排列来评估我们的方法。结果表明，仅使用NL-specification并不能带来性能提升。然而，当与源代码结合时，它在某些语言对中（特别是以Python和C++作为源语言时）提供了收益，但整体上没有提供一致的提升。除了分析代码翻译的性能外，我们还研究了翻译代码的质量，并提供了对翻译代码中存在问题的见解。

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Code translation

Large language models

Code quality

Code repair

Specification-driven code translation powered by Large Language Models: How far are we?

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