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J-GLOBAL ID：202202290261011138   整理番号：22A0969586

セマンティックソースコード埋込みによるソフトウェアシステム比較【JST・京大機械翻訳】

Software system comparison with semantic source code embeddings

著者 (3件)： Karakatic Saso (Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, University of Maribor, Maribor, Slovenia) ,  Milosevic Aleksej (Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, University of Maribor, Maribor, Slovenia) ,  Hericko Tjasa (Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, University of Maribor, Maribor, Slovenia)
資料名： Empirical Software Engineering  (Empirical Software Engineering)
巻： 27  号： 3  ページ： 70  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1036A  ISSN： 1382-3256  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文は,個々のソフトウェアコンポーネントのセマンティックソースコード埋込み,すなわち,方法の間のロバストHausdorff距離を計算することによって,ソフトウェアシステムを比較するための新規方式を提示した。提案アプローチは,各ベクトルが特定の方法の意味論的ソースコード埋込みであるベクトルの集合として各ソフトウェアを表現する。コード埋込みは,方法の意味論を捉える注意ベースニューラルネットワークモデルの助けを借りて,方法の抽象構文ツリーから構築される。以前の研究は,意味的ソースコード埋込みの比較が2つの方法の間の意味的関係を明らかにすることができることを示した。この特性を利用して,ロバストなHausdorff距離を計算することにより2つのソフトウェアシステム間の意味類似性を推定した。実験では,事前訓練コード2vecニューラルネットワークモデルを用いて,いくつかのオープンソースJavaベースライブラリのソースコードベクトル表現を作成した。ロバストHausdorff距離のいくつかの変化を評価した。結果は,提案した方式が,それらのライブラリのソフトウェアライブラリ範囲,ソフトウェア進化,および個々の部分(例えばパッケージ)を反映する意味類似性を効果的に推定できることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 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 ,  意味論 ,  *ソフトウェア ,  抽象 ,  類似性 ,  *計算機コード ,  ロバスト性 ,  埋込み【挿入】 ,  機械学習 ,  ソフトウェアコンポーネント ,  Java
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  構文木 ,  オープンソース ,  *ソースコード ,  ソフトウェアライブラリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ソースコード埋込み ,  ソフトウェア比較 ,  コード類似性 ,  コード2vec ,  機械学習

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 (3件)： ソースコード ,  埋込み ,  ソフトウェアシステム