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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제8호
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 354 - 361 (8page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2024.30.8.354
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APR(Automated Program Repair)은 코드 정정 작업을 자동으로 수행하는 기술이다. 학습 기반 APR 방법은 자동화 프로세스에서 딥 러닝 모델의 잠재력을 사용하여 좋은 결과를 보여주고 있다. 최근 APR 연구들 중에 한 연구에서는 근접성에 따라 버그 청크를 그룹화하고 미세 조정된 CodeBERT를 사용하여 각 그룹에 대한 미니 패치들을 생성한다. 그런 다음 패치 최적화 단계를 적용하여 생성된 미니 패치를 최종 패치 집합으로 변환한다. 이 단계에서는 미니 패치를 필터링하고 정확성 확률로 순위를 정한 후에 각 집합에서 일정 개수의 정확한 패치를 선택하여 결합한다. 본 논문에서는 패치 최적화 단계에서 패치 생성 품질을 더욱 강화할 수 있도록 몇 가지 개선 사항을 제안한다. 실험에서 개선 전 연구를 포함한 이전 연구들과 비교하여 본 기법의 향상된 효과를 보인다.
목차
요약
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Improved Patch Optimization
4. Experiment
5. Discussion
6. Conclusion
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
J. Kim and B. Lee, “MCRepair: Multi-Chunk Program Repair via Patch Optimization with Buggy Block,” Proc. of the 38th Annual ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing (SAC 2023), pp. 1508-1515, 2023.
Z. Feng, D. Guo, D. Tang, N. Duan, X. Feng, M. Gong, L. Shou, B. Qin, T. Liu, D. Jiang, and M. Zhou, “CodeBERT: A Pre-Trained Model for Programming and Natural Languages,” Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2020, pp. 1536-1547, 2020.
R. Just, D. Jalali, and M.D. Ernst, “Defects4J: A database of existing faults to enable controlled testing studies for Java programs,” Proc. of the 2014 ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA), pp. 437-440, 2014.
N. Jiang, T. Lutellier, and L. Tan, “CURE: Code-Aware Neural Machine Translation for Automatic Program Repair,” Proc. of the 43rd IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE), pp. 1161-1173, 2021.
T. Lutellier, H.V. Pham, L. Pang, Y. Li, M. Wei, and L. Tan, “CoCoNuT: combining context-aware neural translation models using ensemble for program repair,” Proc. of the 29th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA), pp. 101-114, 2020.
Z. Feng, D. Guo, D. Tang, N. Duan, X. Feng, M. Gong, L. Shou, B. Qin, T. Liu, D. Jiang, and M. Zhou, “CodeBERT: A Pre-Trained Model for Programming and Natural Languages,” Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2020, pp. 1536-1547, 2020.
R. Just, D. Jalali, and M.D. Ernst, “Defects4J: A database of existing faults to enable controlled testing studies for Java programs,” Proc. of the 2014 ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA), pp. 437-440, 2014.
N. Jiang, T. Lutellier, and L. Tan, “CURE: Code-Aware Neural Machine Translation for Automatic Program Repair,” Proc. of the 43rd IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE), pp. 1161-1173, 2021.
T. Lutellier, H.V. Pham, L. Pang, Y. Li, M. Wei, and L. Tan, “CoCoNuT: combining context-aware neural translation models using ensemble for program repair,” Proc. of the 29th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA), pp. 101-114, 2020.
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