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如下是一份示例性的回答方式：
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一、文本内容逐句解析
1. Meanwhile, with the recent advancement in deep learning technologies, numerous deep learning (DL)-based APR approaches [4,7,20,40,64,79] have been proposed to automate the repair process via parametric models in a purely data-driven manner.
翻译：与此同时，随着深度学习技术的最新进展，已经提出了许多基于深度学习（DL）的APR方法，这些方法通过参数模型以纯数据驱动的方式自动化修复过程。
解析：
深度学习技术的进展：深度学习是一种人工智能技术，通过大量数据训练神经网络模型来完成特定任务。近年来，深度学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著进展。
基于深度学习的APR方法：这些方法利用深度学习模型（如神经网络）自动检测和修复程序中的错误。与传统方法不同，基于深度学习的方法不需要手动编写修复规则，而是通过大规模数据训练模型，使其能够自动学习并生成修复方案。
参数模型：参数模型是指具有固定参数集的模型，这些参数通过数据训练确定，用于预测和生成修复方案。
数据驱动：数据驱动是指依赖大量数据进行模型训练和预测，通过数据分析和学习来指导决策和操作。
2. In this paradigm, the APR task is typically formulated as a neural machine translation (or sequence-to-sequence learning) problem [58] in order to translate a buggy (source) program into a correct (target) version.
翻译：在这种范式中，APR任务通常被表述为一个神经机器翻译（或序列到序列学习）问题，以便将错误的（源）程序转换为正确的（目标）版本。
解析：
范式：这里指的是一种特定的方法或模式。
神经机器翻译（NMT）：NMT是一种将一个序列转换为另一个序列的技术，通常用于语言翻译。对于APR任务，这意味着将包含错误的代码序列转换为修复后的代码序列。
序列到序列学习：这是深度学习中的一种方法，通过输入序列（如错误代码）生成输出序列（如修复后的代码）。
源程序和目标程序：源程序是包含错误的代码，目标程序是修复后的代码。
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