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J-GLOBAL ID：201902264854136792   整理番号：19A2116636

群衆知識のマイニングによるプログラミングタスクのための包括的解決策の再推薦【JST・京大機械翻訳】

Recommending Comprehensive Solutions for Programming Tasks by Mining Crowd Knowledge

著者 (6件)： Silva Rodrigo (Federal University of Uberl{¥^a}ndia, Brazil) ,  Roy Chanchal (University of Saskatchewan, Canada) ,  Rahman Mohammad (University of Saskatchewan, Canada) ,  Schneider Kevin (University of Saskatchewan, Canada) ,  Paixao Klerisson (Federal University of Uberlandia, Brazil) ,  Maia Marcelo (Federal University of Uberlandia, Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICPC  ページ： 358-368  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 開発者は,それらのプログラミングタスクに対するWeb上の関連するコード例を探索することが多い。残念ながら,それらは2つの主要な問題に直面する。最初に,探索はそれらの質問(タスク記述)と解に関連する情報の間の語彙的ギャップにより損なわれる。第二に,検索された解は包括的ではないかもしれない。すなわち,コードセグメントは簡潔な説明を誤るかもしれない。これらの問題により,適切な解決策を合成するために,開発者は文書の何十もをブラウジングする。これらの2つの問題に対処するために,プログラミングタスク(質問)の記述を取り,タスクに対する包括的な解決策を提供するツール,CROKAGE(Crowd Knowledge Answer Generator)を提案した。著者らの解は関連するコード例だけでなく,それらの簡潔な説明も含んでいる。著者らの提案した手法は,StackオーバフローQ&Aスレッドからの関連APIクラスによるタスク記述を拡張し,次に語彙ギャップ問題を緩和する。さらに,トップ品質応答に関する自然言語処理を実行し,次に,以前の研究と異なり,コード例とコード説明を含むそのようなプログラミング解を返す。著者らは,97のプログラミング質問を用いて著者らのアプローチを評価し,その中で50%を訓練に使用し,50%を試験に使用し,統計的に有意なマージンによって最先端を含む6つのベースラインより優れていることを示した。さらに,24のタスク(質問)を用いた29の開発者による評価により,提案したコード例の関連性,コード説明の利点および全体的な解の質(コード+説明)の観点から,最先端のツールよりもCROKAGEの優位性を確認した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スレッド ,  品質 ,  基準線 ,  ブラウジング ,  オーバフロー ,  *語彙 ,  自然言語処理 ,  Web【情報システム】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 知識 ,  プログラミング ,  タスク ,  解決策 ,  推薦