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J-GLOBAL ID：202002257238985448   整理番号：20A1049024

文法エラーに対する自動バグ修正ツールの性能評価

Performance Evaluation of Automatic Bug Fixing Tools for Syntax Errors

著者 (5件)： 松尾春紀 (九大) ,  池田翔 (九大) ,  亀井靖高 (九大) ,  佐藤亮介 (九大) ,  鵜林尚靖 (九大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 119  号： 451(SS2019 41-60)(Web)  ページ： 37-42 (WEB ONLY)  発行年： 2020年02月26日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： 近年,様々な自動バグ修正ツールが開発されている.その中でも,プログラムの文法エラーを修正するDeepFixは深層学習を応用したsequence-to-sequenceニューラルネットワークを用いることで,発表当時で27%のプログラムの完全な修正と19%のプログラムの部分的修正を達成しており注目を集めている.先行研究での性能評価では学習に使われたデータと適用する対象のデータが同じ集合(オンラインのプログラミング講座の受講者の回答53,478件)から選ばれていた.実験の一般化可能性向上のため,本研究では新規に用意した学習及び適用対象データ(九州大学法学部の学生の作成したプログラム5,803件および九州大学教育学部の学生が作成したプログラム10,597件)に対しての性能調査を行った.調査の結果,先行研究の学習データを用いて学習したDeepFixを新規の学習データに対して適用した場合も十分な修正性能を持つこと,学習用プログラムの内容に修正性能に影響を与える要因があること,先行研究のデータに新規に学習データを加えた場合,その新規データと同じ集合のデータに対する修正性能が向上したことが示せた.(著者抄録)

シソーラス用語： *デバッギング ,  機械学習 ,  性能評価 ,  計算機プログラム ,  文法 ,  プログラムメンテナンス ,  計算機ファイル ,  マージング ,  ソフトウェア障害 ,  ニューラルネットワーク ,  プログラム変換
準シソーラス用語： バグ ,  パッチ ,  *自動バグ修正 ,  深層学習

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

引用文献 (15件)：

• 江木鶴子, 竹内章. プログラミング初心者にトレースを指導するデバッグ支援システムの開発と評価. 日本教育工学会論文誌, Vol. 32, No. 4, pp. 369-381, 2009.
• 後藤孔, 藤中透. プログラミング教育におけるデバッグ支援. システム制御情報学会論文誌, Vol. 32, No. 6, pp. 249-255, 2019.
• L. Gazzola, D. Micucci, and L. Mariani. Automatic software repair: A survey. IEEE Transactions on Software Engineering, Vol. 45, No. 1, pp. 34-67, Jan 2019.
• C. Le Goues, T. Nguyen, S. Forrest, and W. Weimer. Genprog: A generic method for automatic software repair. IEEE Transactions on Software Engineering, Vol. 38, No. 1, pp. 54-72, 07 2012.
• Rahul Gupta, Soham Pal, Aditya Kanade, and Shirish Shevade. Deepfix: Fixing common c language errors by deep learning, 2017.

タイトルに関連する用語 (5件)： 文法 ,  エラー ,  バグ ,  ツール ,  性能評価