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J-GLOBAL ID：202002271318460195   整理番号：20A0916618

動的型言語の型推論技法の探索【JST・京大機械翻訳】

Exploring Type Inference Techniques of Dynamically Typed Languages

著者 (3件)： Khaled Saifullah C. M. (University of Saskatchewan,Department of Computer Science,Canada) ,  Asaduzzaman Muhammad (School of Computing, Queen’s University,Canada) ,  Roy Chanchal K. (University of Saskatchewan,Department of Computer Science,Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SANER  ページ： 70-80  発行年： 2020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,そのような言語が明示的な型宣言を必要としないので,JavaScriptのような動的に分類されたプログラミング言語を好むことが多い。しかしながら,そのような特徴は,ソフトウェア工学タスク,例えばコード完成,タイプ関連バグ固定具などを妨げる。JavaScript snipペットにおけるコード要素のタイプを推論するために,文献において深い学習ベースの技術を提案した。これらの技術は計算的に高価である。静的に分類された言語で書かれたコードスナップにおけるタイプを検出するためにいくつかのタイプの推論技術が開発されているが,JavaScriptのような動的に分類された言語において,それらの技術がどのように効果的であるかは明らかではない。本論文では,上記の2つの問題をさらに理解するために,JavaScriptのタイプ推論技術を研究した。一方,コード要素のタイプを推論するための文脈として局所的に特定のコードトークンを考慮する新しい手法を提案した。評価結果は,提案した技術が,静的に分類された言語ベースの技術より20~47%正確であり,精度を犠牲にすることなく,深い学習技術より5~14倍速いことを示した。感度の解析,予測されたタイプの重なりおよび訓練例の数は,著者らの技術の重要性を正当化する。Copyright 2020 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： 学習 ,  *言語 ,  プログラミング言語 ,  ソフトウェア工学 ,  ソフトウェア障害 ,  愛玩動物 ,  固定具 ,  トークン ,  型推論
準シソーラス用語： Javaスクリプト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 言語 ,  型推論 ,  技法 ,  探索