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J-GLOBAL ID：201902226604613066   整理番号：19A0145862

Stack Overflow投稿を用いた深層学習による自動バグ修正にむけて

著者 (4件)： 高橋裕太 (九大) ,  佐藤亮介 (九大) ,  亀井靖高 (九大) ,  鵜林尚靖 (九大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2018  号： SE-200  ページ： Vol.2018-SE-200,No.3,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2018年11月26日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ソフトウェア工学の分野において自動でバグを修正する研究が盛んに行われている。我々はQ&AサイトであるStack Overflowに開発者によるバグ修正の知見が集まっていると考えた。本研究ではStack Overflowの投稿データを用いてdeepfixと呼ばれる機械学習によるバグ修正手法に適用を試み,適用するにあたってどのような課題があるかを明らかにする。我々はStack Overflowの投稿データから質問と回答に含まれるソースコードのコードクローンを検出することにより,バグ修正前/修正後のソースコードのペアを作成した。これを学習データセットとしてdeepfixという研究で用いられたsequence-to-sequenceニューラルネットワークモデルの学習を行った。実際にandroidに関するSO投稿984,533件を用いて実験を行い,3,924件のデータセットを作成することができた。また作成したデータセットのうち903件を用いて学習を行ったところ,自動的にバグを修正し得る出力は得られなかった。結果よりなぜ期待する学習ができなかったのかの原因を議論を行い,データセット数の少なさや学習する語彙数の多さなどの課題を挙げた。(著者抄録)

シソーラス用語： ソフトウェア開発 ,  方法論 ,  *計算機プログラミング ,  ソフトウェア障害 ,  *デバッギング ,  *自動化 ,  エージェント ,  ホームページ ,  機械学習 ,  計算機コード ,  コードクローン ,  *改変
準シソーラス用語： Q&Aサイト ,  ソフトウェア開発方法論 ,  バグ ,  *バグ取り ,  *プログラミング ,  投稿

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

引用文献 (12件)：

• Britton, T., Jeng, L., Carver, G., Cheak, P. and Katzenellenbogen, T.: Reversible debugging software, Judge Bus. School, Univ. Cambridge, Cambridge, UK, Tech. Rep (2013).
• Gazzola, L., Micucci, D. and Mariani, L.: Automatic software repair: A survey, IEEE Transactions on Software Engineering (2017).
• Chen, F. and Kim, S.: Crowd debugging, Proceedings of the 2015 10th Joint Meeting on Foundations of Software Engineering, ACM, pp. 320-332 (2015).
• Liu, X. and Zhong, H.: Mining stackoverflow for program repair, 2018 IEEE 25th International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER), IEEE, pp. 118-129 (2018).
• Gupta, R., Pal, S., Kanade, A. and Shevade, S.: DeepFix: Fixing Common C Language Errors by Deep Learning, AAAI, pp. 1345-1351 (2017).

タイトルに関連する用語 (3件)： 投稿 ,  深層学習 ,  バグ