抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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今日,異なるソフトウェア検証ツールの多くが存在する。手にコンクリート検証タスクがあるとき,ソフトウェア開発者はアルゴリズム選択の問題に直面する。ソフトウェア検証のための既存のアルゴリズムセレクタは,(1)手動で設計した選択ヒューリスティックスまたは(2)マシン学習戦略のいずれかと共に,通常ハンドピックプログラム特徴を使用する。第1の手法は他の選択問題に移転できないが,第2の手法は解釈可能性,すなわち特定のツールを選択する理由への洞察を欠いている。本論文では,ソフトウェア検証のためのアルゴリズム選択のための新しいアプローチを提案した。この手法は,注意機構と共に表現学習を採用した。表現学習は,特徴工学を回避し,すなわち,プログラム特徴のハンドピッキングを回避する。注意は,学習されたセレクタの可読性の形態を可能にする。このアプローチを実装し,実験的に評価し,既存の手法と比較した。評価は,表現学習が手動特徴工学を凌駕するだけでなく,学習モデルの他の選択タスクへの移転性も可能にすることを示した。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】