論文の概要: Break-It-Fix-It: Unsupervised Learning for Program Repair

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06600v1
• Date: Fri, 11 Jun 2021 20:31:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-20 03:31:22.953262
• Title: Break-It-Fix-It: Unsupervised Learning for Program Repair
• Title（参考訳）: Break-It-Fix-It: プログラム修復のための教師なし学習
• Authors: Michihiro Yasunaga, Percy Liang
• Abstract要約: 我々は2つの重要なアイデアを持つ新しいトレーニング手法であるBreak-It-Fix-It (BIFI)を提案する。 批判者は、実際の悪い入力でフィクスダーの出力をチェックし、トレーニングデータに良い(固定された)出力を追加する。 これらのアイデアに基づいて、よりペア化されたデータを生成するために、ブレーカとフィクスチャを同時に使用しながら、繰り返し更新する。 BIFIは既存のメソッドより優れており、GitHub-Pythonで90.5%、DeepFixで71.7%の修正精度がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.55497679266442
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider repair tasks: given a critic (e.g., compiler) that assesses the quality of an input, the goal is to train a fixer that converts a bad example (e.g., code with syntax errors) into a good one (e.g., code with no errors). Existing works create training data consisting of (bad, good) pairs by corrupting good examples using heuristics (e.g., dropping tokens). However, fixers trained on this synthetically-generated data do not extrapolate well to the real distribution of bad inputs. To bridge this gap, we propose a new training approach, Break-It-Fix-It (BIFI), which has two key ideas: (i) we use the critic to check a fixer's output on real bad inputs and add good (fixed) outputs to the training data, and (ii) we train a breaker to generate realistic bad code from good code. Based on these ideas, we iteratively update the breaker and the fixer while using them in conjunction to generate more paired data. We evaluate BIFI on two code repair datasets: GitHub-Python, a new dataset we introduce where the goal is to repair Python code with AST parse errors; and DeepFix, where the goal is to repair C code with compiler errors. BIFI outperforms existing methods, obtaining 90.5% repair accuracy on GitHub-Python (+28.5%) and 71.7% on DeepFix (+5.6%). Notably, BIFI does not require any labeled data; we hope it will be a strong starting point for unsupervised learning of various repair tasks.
• Abstract（参考訳）: インプットの品質を評価する批評家(例えばコンパイラ)を前提として、悪い例(例えば、構文エラーのあるコード)を良い例(例えば、エラーのないコード)に変換するフィクスチャをトレーニングすることが目的です。 既存の作業は(悪い、良い)ペアからなるトレーニングデータを作成し、ヒューリスティックス(例えばトークンを落とす)を使って良い例を破損させる。 しかし、この合成生成データでトレーニングされたフィクスチャは、悪い入力の実際の分布によく当てはまらない。 このギャップを埋めるために、我々はBreak-It-Fix-It (BIFI)という新しいトレーニング手法を提案し、これは2つの重要なアイデアを持っている: (i) 実際の悪い入力でフィクスダーの出力をチェックし、トレーニングデータに良い(固定された)出力を追加するために、そして (ii) 優れたコードから現実的な悪いコードを生成するためにブレーカーを訓練する。 これらのアイデアに基づき、よりペアデータを生成するのに併用しながら、ブレーカとフィクチャを反復的に更新する。 我々は2つのコード修復データセットについてbifiを評価した。github-python、astパースエラーによるpythonコードの修復を目標とする新しいデータセット、そしてコンパイラエラーによるcコードの修復を目標とするdeepfixだ。 BIFIは既存の手法より優れており、GitHub-Pythonで90.5%(+28.5%)、DeepFixで71.7%(+5.6%)の修正精度がある。 特に、BIFIはラベル付きデータを一切必要とせず、様々な修理作業の教師なし学習の出発点となることを願っている。

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