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J-GLOBAL ID：201902287809464775   整理番号：19A2029406

コンテキストと構文の情報を用いたニューラルネットによる変数名予測

著者 (6件)： 松田浩幸 (京大) ,  紫藤佑介 (メルカリ) ,  小林靖明 (京大) ,  山本章博 (京大) ,  宮本篤志 (日立 基礎研究セ) ,  松村忠幸 (日立 基礎研究セ)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2019  号： SE-202  ページ： Vol.2019-SE-202,No.11,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2019年07月05日 
JST資料番号： U0451A  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： ソースコード内の変数の名前は,その変数の役割や機能を的確に表現したものを与えることが理想である.変数に適切な名前が与えられていなかった場合,コードの可読性は著しく低くなってしまう.そこで,本論文では,変数の直前と直後に出現するトークン列からなるコンテキストとソースコードの抽象構文木から得られるパスの情報を活用して,適切な変数名を予測する処方を提案する.提案手法をJavaScriptのソースコードで構成されるデータセットを用いて実験したところ,既存手法よりも上回る精度で予測が可能であることを確認した.また,いくつかの例において,既存の手法では予測が困難な構文に依存して決定されるような変数名も正しく予測できることを確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *計算機コード ,  *記号 ,  マトリックス法 ,  文脈 ,  *自然言語 ,  *ソフトウェア開発 ,  ツリー構造 ,  文法
準シソーラス用語： コンテクスト ,  *ソースコード ,  *ニューラルネット ,  構文 ,  構文木 ,  識別可能マトリックス ,  *識別子 ,  抽象構文木

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

引用文献 (23件)：

• M. Allamanis, H. Peng, C. Sutton: A convolutional attention network for extreme summarization of source code. In Proceedings of ICML '16, pp. 2091-2100 (2016)
• U. Alon, M. Zilberstein, O. Levy, E. Yahav: code2vec: learning distributed representations of code. In Proceedings of POPL '19, pp. 40:1-40:29 (2019)
• R. Bavishi, M. Pradel, K. Sen: Context2Name: A Deep Learning-Based Approach to Infer Natural Variable Names from Usage Contexts. arXiv:1809.05193 (2018)
• A. M. Dai, Q. V. Le: Semi-supervised sequence learning. In Proceedings of NIPS '15, pp. 3079-3087 (2015)
• L. Durfina, J. Kroustek, P. Zemek: PsybOt malware: A step-by-step decompilation case study. In Proceedings of WCRE '13, pp. 449-456 (2013)

タイトルに関連する用語 (5件)： コンテキスト ,  構文 ,  ニューラルネット ,  変数 ,  予測