論文の概要: ENCORE: Ensemble Learning using Convolution Neural Machine Translation for Automatic Program Repair

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1906.08691v2
• Date: Sun, 10 Mar 2024 00:30:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-17 17:28:01.815901
• Title: ENCORE: Ensemble Learning using Convolution Neural Machine Translation for Automatic Program Repair
• Title（参考訳）: ENCORE: 自動プログラム修復のための畳み込みニューラルネットワーク翻訳を用いたアンサンブル学習
• Authors: Thibaud Lutellier, Lawrence Pang, Viet Hung Pham, Moshi Wei, Lin Tan,
• Abstract要約: 本稿では,新しいG&Vプログラム修復技術であるENCOREを提案する。 畳み込みニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルでアンサンブル学習を使用して、複数のプログラミング言語のバグを自動的に修正する。 ENCOREは4つの人気のあるプログラミング言語に適用された最初のG&V修復技術である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.026028136636735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated generate-and-validate (G&V) program repair techniques typically rely on hard-coded rules, only fix bugs following specific patterns, and are hard to adapt to different programming languages. We propose ENCORE, a new G&V technique, which uses ensemble learning on convolutional neural machine translation (NMT) models to automatically fix bugs in multiple programming languages. We take advantage of the randomness in hyper-parameter tuning to build multiple models that fix different bugs and combine them using ensemble learning. This new convolutional NMT approach outperforms the standard long short-term memory (LSTM) approach used in previous work, as it better captures both local and long-distance connections between tokens. Our evaluation on two popular benchmarks, Defects4J and QuixBugs, shows that ENCORE fixed 42 bugs, including 16 that have not been fixed by existing techniques. In addition, ENCORE is the first G&V repair technique to be applied to four popular programming languages (Java, C++, Python, and JavaScript), fixing a total of 67 bugs across five benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 自動生成・検証(G&V)プログラム修復技術は通常、ハードコードされたルールに依存し、特定のパターンに従ってバグを修正するだけであり、異なるプログラミング言語に適応するのは難しい。 我々は、畳み込みニューラルネットワーク翻訳(NMT)モデルでアンサンブル学習を用いて、複数のプログラミング言語のバグを自動的に修正する新しいG&V技術であるENCOREを提案する。 ハイパーパラメータチューニングのランダム性を利用して、異なるバグを修正し、それらをアンサンブル学習を使って組み合わせる複数のモデルを構築します。 この新しい畳み込みNMTアプローチは、トークン間の局所的および長距離的接続をよりよくキャプチャするため、従来の作業で使用される標準長短メモリ(LSTM)アプローチよりも優れている。 Defects4JとQuixBugsという2つの人気のあるベンチマークに対する評価は、ENCOREが42のバグを修正したことを示している。 さらに、ENCOREは4つの人気のあるプログラミング言語(Java、C++、Python、JavaScript)に適用される最初のG&V修復技術であり、5つのベンチマークで合計67のバグを修正している。

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