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J-GLOBAL ID：202302239461106819   整理番号：23A1044382

プログラム自動修正に向けた行単位のバグ予測手法の提案

著者 (6件)： 和田寛太 (九大) ,  山本大貴 (九大) ,  森田一成 (九大) ,  近藤将成 (九大) ,  亀井靖高 (九大) ,  鵜林尚靖 (九大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 122  号： 432(SS2022 47-73)  ページ： 25-30 (WEB ONLY)  発行年： 2023年03月07日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  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： 近年デバッグ作業のコスト削減のために自動バグ修正の研究が行われている.自動バグ修正を行う際にバグの箇所を特定するバグ限局を行う必要があるが,バグ限局は失敗するテストケースが必要となる.そのため,「テストケースの網羅率が低いことが原因でバグ限局が困難なバグ」に対して自動バグ修正を行うことは難しい.そこで,我々は,テストケースを必要としないバグ予測をバグ限局の代わりに用いた自動バグ修正により,この問題の解決を目指す.そのための最初のステップとして,本研究では,失敗するテストケースがないバグを含むデータセットを対象として,Transformerベースのラインに対するバグ予測を行った.本研究のアプローチは,Gitの差分で与えられる変更のかたまり(ハンク)に対してバグ予測を行い,バグと予測された場合,行レベルで予測を行う2段階のステップで構築されている.実験の結果,ハンクレベルの予測では,適合率は低いが,再現率が高いモデルを構築できた.行レベルの予測では,Top-5Accuracyが0.85,IFAの中央値が0と高い精度で予測することができた.(著者抄録)

シソーラス用語： *計算機プログラム ,  *誤り訂正 ,  *自動化 ,  *ソフトウェア障害 ,  *予測技法 ,  集合 ,  管理 ,  比率 ,  データセット ,  *改変
準シソーラス用語： Git ,  テストケース ,  再現率 ,  適合率

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

引用文献 (8件)：

• Michael Fu and Chakkrit Tantithamthavorn. Linevul: A transformer-based line-level vulnerability prediction. In Proceedings of the International Conference on Mining Software Repositories, p. 573-577, 2022.
• Tiferet Gazit Miltiadis Allamanis Hamel Husain, Ho-Hsiang Wu and Marc. Codesearchnet challenge: Evaluating the state of semantic code search. In arXiv preprint arXiv:1909.09436, 2019.
• Nan Jiang, Thibaud Lutellier, and Lin Tan. Cure: Code-aware neural machine translation for automatic program repair. In IEEE on Software Engineering, pp. 1161-1173,2021.
• Rafael-Michael Karampatsis and Charles Sutton. How often do single-statement bugs occur? the manysstubs4j dataset. In Proceedings of the International Conference on Mining Software Repositories, p. 573-577, 2020.
• Barry Haddow Rico Sennrich and Alexandra Birch. Neural machine translation of rare words with subword units. In 54th Annual Meeting of the As- sociation for Computational Linguistics, pp. 1715-1725, 2016.

タイトルに関連する用語 (3件)： バグ ,  予測手法 ,  提案