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J-GLOBAL ID:202002269126646129   整理番号:20A0553756

識別モデリングによる範囲を意識したコード補完

Scope-aware Code Completion with Discriminative Modeling
著者 (3件):
資料名:
巻: 27  ページ: 469-478(J-STAGE)  発行年: 2019年 
JST資料番号: U0109A  ISSN: 1882-6652  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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コード補完は,統合開発環境(IDE)におけるAPIアクセスのための従来のポピュラーな特徴である。それは,APIに関する特定の詳細を記憶することからプログラマを開放するだけではなく,キーストロークを節約して,誤植を修正する。コード補完のための既存の方法は,通常,言語モデルによって記述するコードベースにおける統計に基づくAPIを示唆する。しかしながら,利用者の入力がランク付けに対して非常に有用であるという事実を無視しているので,基礎となるパターンを,意図するAPIの予測の精度を改善するために使用できる。本論文において,識別モデルに対して,ユーザの頭字語に似た入力方法とAPIの範囲コンテキストを組み込むことによって,コード補完の品質を改善する新しい方法を提案した。収集した訓練データから特徴を抽出することにより,ロジスティック回帰モデルを用いてユーザの入力方法を学習した。識別モデルの重みを,サポートベクトルマシン(SVM)を用いて学習した。コード補完のリアルタイム効率を改善するために,範囲コンテキスト情報をインデックスして,保存するために,トライ木を用いた。効率的なTop-kアルゴリズムを開発した。実験は,提案した方法が,有効性と効率の双方に関してベースライン法より優れていることを示した。(翻訳著者抄録)
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