論文の概要: Neural Software Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07986v2
• Date: Thu, 8 Apr 2021 10:04:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 01:25:50.290820
• Title: Neural Software Analysis
• Title（参考訳）: ニューラルソフトウェア解析
• Authors: Michael Pradel and Satish Chandra
• Abstract要約: 多くのソフトウェア開発問題は、プログラム分析ツールによって対処できる。 最近の研究は、ニューラルソフトウェア分析(Neural Software Analysis)と呼ばれる開発ツールの代替方法によって、大きな成功を収めています。 鍵となるアイデアは、多数のコード例に基づいてニューラル機械学習モデルをトレーニングすることだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.415191504144577
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many software development problems can be addressed by program analysis tools, which traditionally are based on precise, logical reasoning and heuristics to ensure that the tools are practical. Recent work has shown tremendous success through an alternative way of creating developer tools, which we call neural software analysis. The key idea is to train a neural machine learning model on numerous code examples, which, once trained, makes predictions about previously unseen code. In contrast to traditional program analysis, neural software analysis naturally handles fuzzy information, such as coding conventions and natural language embedded in code, without relying on manually encoded heuristics. This article gives an overview of neural software analysis, discusses when to (not) use it, and presents three example analyses. The analyses address challenging software development problems: bug detection, type prediction, and code completion. The resulting tools complement and outperform traditional program analyses, and are used in industrial practice.
• Abstract（参考訳）: 多くのソフトウェア開発問題は、伝統的に正確な論理的推論とヒューリスティックに基づいて、ツールが実用的であることを保証するプログラム分析ツールによって対処できる。 最近の研究は、ニューラルソフトウェア分析(Neural Software Analysis)と呼ばれる開発ツールの代替方法によって、大きな成功を収めています。 鍵となるアイデアは、多数のコード例に基づいてニューラル機械学習モデルをトレーニングすることだ。 従来のプログラム分析とは対照的に、ニューラルネットワーク分析は自然に、コーディング規約やコードに埋め込まれた自然言語といったファジィ情報を扱う。 この記事では、ニューラルソフトウェア分析の概要、いつ使うべきか(しない)、そして3つのサンプル分析を紹介する。 分析は、バグ検出、型予測、コード補完といった、難しいソフトウェア開発問題に対処する。 結果として得られるツールは、伝統的なプログラム分析を補完し、性能を向上し、工業的実践で使用される。

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