修正履歴を用いた機械翻訳技術による自動バグ修正の性能評価

秋山楽登; 中村司; 亀井靖高; 鵜林尚靖

文献

J-GLOBAL ID：202102221309140064 整理番号：21A1258988

修正履歴を用いた機械翻訳技術による自動バグ修正の性能評価

Performance Evaluation of Automatic Bug Repair using Neural Machine Translation with Bug Fix Histories

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資料名：
巻： 120 号： 407(SS2020 28-46) ページ： 37-42 (WEB ONLY) 発行年： 2021年02月24日
JST資料番号： U2030A ISSN： 2432-6380 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)

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)

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計算機システム開発

引用文献 (10件)：

Jean-Remy Falleri, Floreal Morandat, Xavier Blanc, Matias Martinez, and Martin Monperrus. Fine-grained and accurate source code differencing. In Proceeding of the 2014 29th international conference on Automated Software Engineering (ASE), pp. 313-324, 2014.
Xinyu Fu, Chengjiu Yin, Atsushi Shimada, and Hiroaki Ogata. Error log analysis in c programming language courses. In Doctoral Student Consortium (DSC) - Proceedings of the 23rd International Conference on Computers in Education, ICCE 2015, pp. 641-650, 2015.
Luca Gazzola, Daniela Micucci, and Leonardo Mariani. Automatic software repair: A survey. IEEE Trans. Software Eng., Vol. 45, No. 1, pp. 34-67, 2019.
Claire Le Goues, ThanhVu Nguyen, Stephanie Forrest, and Westley Weimer. Genprog: A generic method for automatic software repair. IEEE Transactions on Software Engineering, Vol. 38, No. 1, pp. 54-72, 2012.
Rahul Gupta, Soham Pal, Aditya Kanade, and Shirish K. Shevade. Deepfix: Fixing common C language errors by deep learning. In Proceedings of the Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence, February 4-9, 2017, San Francisco, California, USA, pp. 1345-1351, 2017.

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