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J-GLOBAL ID：202202239748888318   整理番号：22A1053040

ニューラル機械翻訳を用いたソフトウェアリポジトリにおける意味論的コード探索【JST・京大機械翻訳】

Semantic Code Search in Software Repositories using Neural Machine Translation

著者 (3件)： Papathomas Evangelos (Electrical and Computer Engineering Dept., Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki, Greece) ,  Diamantopoulos Themistoklis (Electrical and Computer Engineering Dept., Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki, Greece) ,  Symeonidis Andreas (Electrical and Computer Engineering Dept., Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki, Greece)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13241  ページ： 225-244  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日,ソフトウェア開発は,質問-回答プラットフォームとソフトウェアリポジトリにおいてオンラインに見られるコードスニペットの再利用を通して加速される。効率的であるために,このプロセスは,適切な問い合わせを形成し,最も適切なコードスニペットを同定し,時には挑戦的で,特に時間がかかる。近年,この問題に対する解決策を提供するために,いくつかのコード推薦システムが開発されている。それにもかかわらず,それらのほとんどは,再利用可能なコードスニペットの代わりにAPI呼び出しまたは配列を推奨する。さらに,それらは,自然言語とコードの意味論を利用するために十分に進歩したアーキテクチャを採用せず,質問から最適クエリを形成する。これらの問題を克服するために,オープンソースGitHubリポジトリから抽出した有用な再利用可能なコードスニペットを提供するコード推薦システムであるコード変換器を提案する。高度な注意機構を構成するニューラルネットワークアーキテクチャを採用することによって,このシステムは,共同ベクトル空間における自然言語クエリと符号スニペットを効果的に理解し,モデル化する。コードトランスフォーマを類似システムに対して定量的に評価し,Stack Overflowからデータセットを定性的に用いて,この手法が開発者に対して有用で再使用可能なスニペットを推薦できると結論した。Copyright The Author(s) 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル空間 ,  *意味論 ,  質問 ,  モデリング ,  自然言語 ,  *ソフトウェア ,  符号変換器 ,  ソフトウェア開発 ,  計算機アーキテクチャ ,  意味解析 ,  *リポジトリ
準シソーラス用語： クエリー ,  オープンソース ,  オンライン ,  スニペット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： コード再利用 ,  意味解析 ,  神経変圧器

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラル機械翻訳 ,  ソフトウェア ,  リポジトリ ,  意味論 ,  探索