論文の概要: Checking Patch Behaviour against Test Specification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13296v1
• Date: Wed, 28 Jul 2021 11:39:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-29 13:54:58.592700
• Title: Checking Patch Behaviour against Test Specification
• Title（参考訳）: テスト仕様に対するパッチ動作のチェック
• Authors: Haoye Tian, Yinghua Li, Weiguo Pian, Abdoul Kader Kabor\'e, Kui Liu, Jacques Klein, Tegawend\'e F. Bissyande
• Abstract要約: パッチ動作とテスト仕様のフェールとの関連性について仮説を提案する。 次に、パッチの正当性を予測するための教師なし学習ベースシステムBATSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.723400023753107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Towards predicting patch correctness in APR, we propose a simple, but novel hypothesis on how the link between the patch behaviour and failing test specifications can be drawn: similar failing test cases should require similar patches. We then propose BATS, an unsupervised learning-based system to predict patch correctness by checking patch Behaviour Against failing Test Specification. BATS exploits deep representation learning models for code and patches: for a given failing test case, the yielded embedding is used to compute similarity metrics in the search for historical similar test cases in order to identify the associated applied patches, which are then used as a proxy for assessing generated patch correctness. Experimentally, we first validate our hypothesis by assessing whether ground-truth developer patches cluster together in the same way that their associated failing test cases are clustered. Then, after collecting a large dataset of 1278 plausible patches (written by developers or generated by some 32 APR tools), we use BATS to predict correctness: BATS achieves an AUC between 0.557 to 0.718 and a recall between 0.562 and 0.854 in identifying correct patches. Compared against previous work, we demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art performance in patch correctness prediction, without the need for large labeled patch datasets in contrast with prior machine learning-based approaches. While BATS is constrained by the availability of similar test cases, we show that it can still be complementary to existing approaches: used in conjunction with a recent approach implementing supervised learning, BATS improves the overall recall in detecting correct patches. We finally show that BATS can be complementary to the state-of-the-art PATCH-SIM dynamic approach of identifying the correct patches for APR tools.
• Abstract（参考訳）: aprにおけるパッチの正確性を予測するために,我々は,パッチ動作とテスト仕様の失敗との関連性について,単純だが新しい仮説を提案する。 次に、テスト仕様に反する振る舞いをチェックすることにより、パッチの正当性を予測するための教師なし学習ベースシステムBATSを提案する。 BATSは、コードとパッチの深層表現学習モデルを利用する: 与えられた失敗したテストケースに対して、得られた埋め込みは、歴史的に類似したテストケースの検索における類似度メトリクスの計算に使用され、関連するパッチを識別し、生成されたパッチの正確性を評価するプロキシとして使用される。 実験では,まず,テストケースがクラスタ化されるのと同じような方法で,基盤構造体が一緒にクラスタ化されているかどうかを評価する。 そして、1278の信頼できるパッチ(開発者によって書かれたり、32のaprツールによって生成された)の大規模なデータセットを収集した後、batsを使って正確性を予測する: batsは0.557から0.718のaucを達成し、正しいパッチを特定するために0.562から0.854のリコールを達成する。 従来の研究と比較して,従来の機械学習ベースのアプローチとは対照的に,大規模なラベル付きパッチデータセットを必要とせず,パッチの正確性予測において最先端のパフォーマンスを上回っていることを実証する。 BATSは、類似のテストケースの可用性に制約されているが、既存のアプローチと相補的であることを示し、教師付き学習を実装した最近のアプローチと合わせて、BATSは正しいパッチを検出する際の全体的なリコールを改善している。 最終的に、BATSは、APRツールの正しいパッチを特定するための最先端のPATCH-SIM動的アプローチと相補的であることを示す。

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