論文の概要: Leveraging Code Clones and Natural Language Processing for Log Statement
Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03859v1
- Date: Wed, 8 Sep 2021 18:17:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-10 14:02:55.440342
- Title: Leveraging Code Clones and Natural Language Processing for Log Statement
Prediction
- Title（参考訳）: ログステートメント予測のためのコードクローンの活用と自然言語処理
- Authors: Sina Gholamian
- Abstract要約: 本研究の目的は、ソースコードクローンと自然言語処理(NLP)を利用してログステートメントを予測することである。
本研究は,ログの自動位置検出と記述予測におけるログ認識型クローン検出の有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Software developers embed logging statements inside the source code as an
imperative duty in modern software development as log files are necessary for
tracking down runtime system issues and troubleshooting system management
tasks. Prior research has emphasized the importance of logging statements in
the operation and debugging of software systems. However, the current logging
process is mostly manual and ad hoc, and thus, proper placement and content of
logging statements remain as challenges. To overcome these challenges, methods
that aim to automate log placement and log content, i.e., 'where, what, and how
to log', are of high interest. Thus, we propose to accomplish the goal of this
research, that is "to predict the log statements by utilizing source code
clones and natural language processing (NLP)", as these approaches provide
additional context and advantage for log prediction. We pursue the following
four research objectives: (RO1) investigate whether source code clones can be
leveraged for log statement location prediction, (RO2) propose a clone-based
approach for log statement prediction, (RO3) predict log statement's
description with code-clone and NLP models, and (RO4) examine approaches to
automatically predict additional details of the log statement, such as its
verbosity level and variables. For this purpose, we perform an experimental
analysis on seven open-source java projects, extract their method-level code
clones, investigate their attributes, and utilize them for log location and
description prediction. Our work demonstrates the effectiveness of log-aware
clone detection for automated log location and description prediction and
outperforms the prior work.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発者は、実行時のシステムの問題を追跡し、システム管理タスクをトラブルシューティングするためにログファイルが必要となるため、現代のソフトウェア開発において必須任務として、ソースコード内にロギングステートメントを埋め込む。
以前の研究は、ソフトウェアシステムの運用とデバッグにおいてロギングステートメントの重要性を強調した。
しかし、現在のロギングプロセスはほとんど手動とアドホックなので、ロギングステートメントの適切な配置と内容が課題として残っています。
これらの課題を克服するために、ログ配置とログコンテンツ("where, what, and how to log"など)の自動化を目的とした手法が注目されている。
そこで本研究では,「ソースコードクローンと自然言語処理(NLP)を活用してログステートメントを予測する」という研究の目標を達成することを提案する。
RO1) は、ログステートメントの位置予測にソースコードクローンを活用できるか、(RO2) はログステートメント予測のためのクローンベースのアプローチを提案し、(RO3) はコードクローンとNLPモデルを用いてログステートメントの説明を予測し、(RO4) は冗長度レベルや変数などのログステートメントのさらなる詳細を自動的に予測するためのアプローチを検討する。
この目的のために,7つのオープンソースjavaプロジェクトの実験的解析を行い,メソッドレベルのコードクローンを抽出し,属性を調査し,ログの位置と記述予測に利用する。
本研究は,ログの自動位置推定と記述予測におけるログ認識型クローン検出の有効性を実証し,先行作業より優れていることを示す。
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