抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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多くの研究者は,動的言語に対する静的型システムの改造を探求した。これは,以前に非タイプ化されたコードにタイプアノテーションを加える方法の疑問を提起する。1つの明白な解法は,タイプ推論であった。しかし,複雑なタイプシステムにおいて,特に構造タイプを有するものにおいて,タイプ推論は,典型的には大規模で,理解が困難で,プログラマのために非天然である最も一般的なタイプを典型的に作り出す。この問題を解決するため,著者らは,推論型を推測する発見的方法を組み込むことによって,音と有用な型アノテーションを推論する新しいRuby型推論システムであるInferDLを導入した。例えば,著者らは,「カウント」の名前が終わるパラメータが整数であると発見的に推測する。インファーDLは,最初に標準型推論を行い,次に,標準型推論が過度に一般的なタイプを生成する任意の位置に対して発見的方法を適用した。発見的推測は,プログラムおよび他の発見的推定の残りと整合するのを確実にするため,タイプ推論問題に対する制約として追加される。矛盾した推測は廃棄される。コアタイプと制約言語でInferDLを定式化した。既存のRuby型チェッカーであるRDLのトップにInferDLを実装した。InferDLを評価するために,RDLで以前にチェックされたRails appsの4つのRubyにそれを適用した。発見的手法を用いるとき,InferDLは,発見的方法のない標準型推論と比較して,以前の注釈より正確またはより正確である22%以上のタイプを推論することを見出した。また,1つの新型誤差を見出した。さらに,6つの追加アプリにそれを適用することにより,InferDLを評価し,5つの追加型誤差を見出した。したがって,InferDLは動的言語におけるタイプアノテーションを推論するための有望なアプローチであると信じる。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
