文献
J-GLOBAL ID：202102257288807955
整理番号：21A0841621
プログラム自動生成に向けたソースコード検索器の性能評価
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著者 (5件)：
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資料名：
巻：
2021
号：
SE-207
ページ：
Vol.2021-SE-207,No.27,1-8 (WEB ONLY)
発行年：
2021年02月22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：
抄録/ポイント
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近年のIT社会の発展によってIT人材の不足が深刻になり,ソフトウェア開発の自動化が求められるようになった.実装の自動化において効果的なプログラム自動生成には工夫が必要であると考えられ,その工夫の一つとしてプログラム自動生成の過程でソースコード検索器を使用している先行研究がある.その研究では,競技プログラミングコンテストの問題文から解答ソースコードを自動生成するタスクにおいて,ソースコード検索器を用いることで解答ソースコードの生成件数が92件のうち35件から40件に増加したと報告されている.この手法におけるソースコード検索では,プログラム自動生成の部品となる類似ソースコードの検索性能が自動生成の精度に影響すると考えられる.本研究では,プログラム自動生成を目的としたソースコード検索器に着目した.複数のソースコード検索器を作成して競技プログラミングコンテストの問題に対して検索を行い,プログラム自動生成の観点から検証を行うことで,プログラム自動生成の精度向上への貢献を目指す.調査の結果,プログラム自動生成においてTF-IDF値を用いた検索器より深層学習モデルを用いた検索器が適していること,学習データにおける類似度の分布の影響は大きくないことを示した.(著者抄録)
シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (1件)：
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
計算機システム開発
引用文献 (11件)：
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倉林利行,吉村 優,切貫弘之,丹野治門,富田裕也,松本淳之介,まつ本真佑,肥後芳樹,楠本真二: 深層学習と遺伝的アルゴリズムを用いたプログラム自動生成,ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム 2020 論文集, pp. 143-152 (2020).
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Linstead, E., Bajracharya, S., Ngo, T., Rigor, P., Lopes, C. and Baldi, P.: Sourcerer: Mining and Searching Internet-Scale Software Repositories, Data Min. Knowl. Discov., Vol. 18, No. 2, pp. 300-336 (2009).
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Lv, F., Zhang, H., Lou, J., Wang, S., Zhang, D. and Zhao, J.: CodeHow: Effective Code Search Based on API Understanding and Extended Boolean Model (E), In Proc. of the 2015 30th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE), pp. 260-270 (2015).
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Gu, X., Zhang, H. and Kim, S.: Deep Code Search, In Proc. of the 2018 IEEE/ACM 40th International Conference on Software Engineering (ICSE), pp. 933-944 (2018).
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Xu, R., Xiong, C., Chen, W. and Corso, J. J.: Jointly Modeling Deep Video and Compositional Text to Bridge Vision and Language in a Unified Framework, In Proc. of the Twenty-Ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence, pp. 2346-2352 (2015).
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タイトルに関連する用語 (4件)：
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