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J-GLOBAL ID：201802246984127096   整理番号：18A0720640

ツリーベースアプローチを用いたソースコードの自動分類【JST・京大機械翻訳】

Automatically classifying source code using tree-based approaches

著者 (5件)： Phan Anh Viet (Japan Advanced Institute of Information Technology, Ishikawa, Japan) ,  Phan Anh Viet (Le Quy Don Technical University, 236 Hoang Quoc Viet Rd., Ha Noi, Viet Nam) ,  Chau Phuong Ngoc (Japan Advanced Institute of Information Technology, Ishikawa, Japan) ,  Nguyen Minh Le (Japan Advanced Institute of Information Technology, Ishikawa, Japan) ,  Bui Lam Thu (Le Quy Don Technical University, 236 Hoang Quoc Viet Rd., Ha Noi, Viet Nam)
資料名： Data & Knowledge Engineering  (Data & Knowledge Engineering)
巻： 114  ページ： 12-25  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0823B  ISSN： 0169-023X  CODEN： DKENEW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 故障予測,コスト,および努力推定のようなソフトウェア工学問題を解決するためのソースコードの分析は,企業と同様に研究者の注意を常に受けている。従来の手法は機械学習に基づいており,ソフトウェアプロジェクトの標準的測度を計算することによって得られたソフトウェアの計量に基づいている。しかしながら,これらの方法は,プログラムの複雑さを捉えるのに十分でないソフトウェア計量を使用することの限界により,多くの課題に直面している。この限界を克服するために,本論文はソフトウェア計量の代わりにプログラムの抽象的構文木(AST)の情報を探索することによってソフトウェア工学問題を解明することを目的とした。著者らは,ツリーベースの畳込みニューラルネットワーク(TBCNN)とk-最近傍(kNN),サポートベクトルマシン(SVM)の間の2つの組合せモデルを提案して,構造的および意味的なASTsの情報を利用した。さらに,ASTsの高次元データを扱うために,著者らは,データの複雑さを減少させるだけでなく,計算時間と精度に関して分類装置の性能を強化するいくつかの剪定ツリー技術を提示した。著者らは,ソフトウェア計量,シーケンス,およびツリー構造を含む異なるタイプのプログラム表現に関する多くの機械学習アルゴリズムを調査した。このアプローチは,C言語で書かれた52000プログラムを104のターゲットラベルに分類することに基づいて評価される。実験により,ツリーベースの分類器は,計量ベースまたはシーケンスベースのものと比較して,劇的に高い性能を達成することを示した。そして,2つの提案したモデルTBCNN+SVMとTBCNN+kNNランクは,トップと第2の分類装置としてランクした。枝刈り冗長AST枝は実行時間の実質的な減少だけでなく精度の増加ももたらす。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 冗長性 ,  CPU時間 ,  ソフトウェア ,  C言語 ,  サポートベクトルマシン ,  分類装置 ,  ツリー構造 ,  機械学習 ,  ソフトウェア工学 ,  測度 ,  学習アルゴリズム ,  *自動分類
準シソーラス用語： 実行時間 ,  構文木 ,  *ソースコード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ABTRACT構文木(AST) ,  ツリーベースの畳込みニューラルネットワーク(TBCNN) ,  サポートベクトルマシン(SVM) ,  k-最近傍(KNN)

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： ソース ,  自動分類