論文の概要: Evaluation of Generalizability of Neural Program Analyzers under Semantic-Preserving Transformations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07313v2
• Date: Thu, 18 Mar 2021 07:10:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 04:23:17.210444
• Title: Evaluation of Generalizability of Neural Program Analyzers under Semantic-Preserving Transformations
• Title（参考訳）: 意味保存変換における神経プログラムアナライザの一般化可能性の評価
• Authors: Md Rafiqul Islam Rabin, Mohammad Amin Alipour
• Abstract要約: プログラムのセマンティックな等価な7つの変換を用いて,2つの一般的なニューラルプログラム解析器の一般化性を評価する。 その結果、多くの場合、ニューラルプログラムアナライザは、しばしば無視可能なテキスト差のあるプログラムに対して、うまく一般化できないことに注意した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3477892615179483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The abundance of publicly available source code repositories, in conjunction with the advances in neural networks, has enabled data-driven approaches to program analysis. These approaches, called neural program analyzers, use neural networks to extract patterns in the programs for tasks ranging from development productivity to program reasoning. Despite the growing popularity of neural program analyzers, the extent to which their results are generalizable is unknown. In this paper, we perform a large-scale evaluation of the generalizability of two popular neural program analyzers using seven semantically-equivalent transformations of programs. Our results caution that in many cases the neural program analyzers fail to generalize well, sometimes to programs with negligible textual differences. The results provide the initial stepping stones for quantifying robustness in neural program analyzers.
• Abstract（参考訳）: 公開されているソースコードリポジトリは、ニューラルネットワークの進歩とともに、プログラム分析のためのデータ駆動アプローチを可能にした。 ニューラルプログラムアナライザと呼ばれるこれらのアプローチは、ニューラルネットワークを使用して、開発生産性からプログラム推論まで、プログラムのパターンを抽出する。 ニューラルプログラムアナライザの人気は高まっているが、その結果が一般化される程度は不明である。 本稿では,7つの意味論的等価なプログラム変換を用いた2つのニューラルネットワーク解析器の一般化可能性の大規模評価を行う。 その結果、多くの場合、ニューラルプログラムアナライザは、しばしば無視可能なテキスト差のあるプログラムに対して、うまく一般化できないことに注意した。 その結果,ニューラルプログラムアナライザのロバスト性を定量化するための最初のステップ石が得られた。

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