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J-GLOBAL ID：201902288549360655   整理番号：19A2479792

TFIDF-FL:用語頻度逆文書頻度と深層学習を用いた故障点標定

TFIDF-FL: Localizing Faults Using Term Frequency-Inverse Document Frequency and Deep Learning

著者 (5件)： ZHANG Zhuo (College of Computer, National University of Defense Technology) ,  LEI Yan (School of Big Data & Software Engineering, Chongqing University) ,  XU Jianjun (College of Computer, National University of Defense Technology) ,  MAO Xiaoguang (College of Computer, National University of Defense Technology) ,  CHANG Xi (College of Computer, National University of Defense Technology)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Web)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Web))
巻： E102.D  号： 9  ページ： 1860-1864(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： U0469A  ISSN： 1745-1361  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ニューラルネットワークに基づく既存の故障点標定は,故障に関係する可能性のある疑わしいステートメントを同定するために,ステートメントを実行したかしなかったかの情報を利用した。しかし,情報は単にステートメントのバイナリ実行状態を示すだけで,ステートメントが実行中にどれほど重要かを示すことはできなかった。その結果,それは故障点標定の有効性を低下させる可能性があった。この問題に対処するために,本稿では,実行におけるステートメントの影響の高いか低いかの程度を同定するための用語頻度逆文書頻度を用いるTFIDF-FLを提案した。8つの実世界プログラムに関する著者らの経験結果は,TFIDF-FLが故障点標定の有効性を著しく改善することを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *故障点標定 ,  *用語 ,  頻度 ,  デバッギング ,  文書 ,  ニューラルネットワーク ,  計算機プログラム
準シソーラス用語： *深層学習

著者キーワード (5件)： デバッグ ,  故障位置決め ,  用語頻度 ,  逆文書周波数 ,  深層学習

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム同定  (IA02040O)

引用文献 (14件)：

• [1] W.E. Wong, R. Gao, Y. Li, A. Rui, and F. Wotawa, “A survey on software fault localization,” IEEE Transactions on Software Engineering, vol.42, no.8, pp.707-740, 2016. 10.1109/tse.2016.2521368
• [2] Y. Lecun, Y. Bengio, and G.E. Hinton, “Deep learning,” Nature, vol.521, no.7553, pp.436-444, 2015. 10.1038/nature14539
• [3] W. Zheng, D. Hu, and J. Wang, “Fault localization analysis based on deep neural network,” Mathematical Problems in Engineering, vol.2016, pp.1-11, 2016. 10.1155/2016/1820454
• [4] Z. Zhang, Y. Lei, Q. Tan, X. Mao, P. Zeng, and X. Chang, “Deep learning-based fault localization with contextual information,” IEICE Transactions on Information and Systems, vol.E100-D, no.12, pp.3027-3031, 2017. 10.1587/transinf.2017edl8143
• [5] S. Pearson, J. Campos, R. Just, G. Fraser, R. Abreu, M.D. Ernst, D. Pang, and B. Keller, “Evaluating and improving fault localization,” Proceedings of the 39th International Conference on Software Engineering, pp.609-620, 2017. 10.1109/icse.2017.62

タイトルに関連する用語 (7件)： TFIDF ,  Fl ,  用語 ,  頻度 ,  文書 ,  深層学習 ,  故障点標定