抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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自動バグ修正手法の一つであるDeepFixは文法エラーを対象としている.エラーのないプログラムにエラーを埋め込み,エラーを埋め込んだプログラムから埋め込む前のプログラムが生成できるように機械翻訳技術を応用し学習させることで,プログラムの修正を行う手法である.しかし,埋め込んだエラー以外の修正は難しく,適用対象データのエラーと埋め込むエラーに差があると修正率が低下したことが先行研究で示されている.そこで,実際に開発者が作成したバグ修正前後のプログラムから修正内容を機械翻訳技術の応用により学習し,自動バグ修正を行うLearning-Fixesという手法に着目した.Learning-Fixesの先行研究では論理エラーを対象としていたが,シーケンス変換による学習を行うため文法エラーに対しても適用可能であると考えた.本研究では,修正率が低下したとされるDeepFixの性能評価に用いられたデータに対してLearning-Fixesを適用することで,文法エラーに対するLearning-Fixesの性能評価を行った.その結果,20~54%の修正率で文法エラーの代表的な修正が行われており,Learning-Fixesは文法エラーに対して十分な修正性能を持つことが示せた.さらに,DeepFixと異なりLearning-Fixesでは誤字や脱字を修正することができた.(著者抄録)
