論文の概要: Jointly Learning to Repair Code and Generate Commit Message

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12296v1
• Date: Sat, 25 Sep 2021 07:08:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-28 15:39:32.563274
• Title: Jointly Learning to Repair Code and Generate Commit Message
• Title（参考訳）: コードの修復とコミットメッセージの生成を共同で学ぶ
• Authors: Jiaqi Bai, Long Zhou, Ambrosio Blanco, Shujie Liu, Furu Wei, Ming Zhou, Zhoujun Li
• Abstract要約: バグの多いコード、固定コード、新しいタスクのコミットメッセージを含む多言語3重データセットを構築した。 カスケード方式の誤り伝搬問題に対処するため,コード修復とコミットメッセージ生成の両立が可能なジョイントモデルを提案する。 実験結果から,教師学習法とマルチタスク学習法を併用した拡張カスケードモデルにより,自動コード修復のメトリクスの最良のスコアが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.4177637346384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel task of jointly repairing program codes and generating commit messages. Code repair and commit message generation are two essential and related tasks for software development. However, existing work usually performs the two tasks independently. We construct a multilingual triple dataset including buggy code, fixed code, and commit messages for this novel task. We provide the cascaded models as baseline, which are enhanced with different training approaches, including the teacher-student method, the multi-task method, and the back-translation method. To deal with the error propagation problem of the cascaded method, the joint model is proposed that can both repair the code and generate the commit message in a unified framework. Experimental results show that the enhanced cascaded model with teacher-student method and multitask-learning method achieves the best score on different metrics of automated code repair, and the joint model behaves better than the cascaded model on commit message generation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,プログラムコードを共同で修復し,コミットメッセージを生成する新しいタスクを提案する。 コード修復とコミットメッセージ生成は、ソフトウェア開発に不可欠な2つのタスクである。 しかし、既存の作業は通常、2つのタスクを独立して実行する。 バグの多いコード、固定コード、新しいタスクのコミットメッセージを含む多言語3重データセットを構築した。 本稿では,教師-学生法,マルチタスク法,バックトランスレーション法など,異なる学習手法で強化されたベースラインとしてカスケードモデルを提案する。 ケースケード方式のエラー伝搬問題に対処するために,コードを修復し,統一されたフレームワークでコミットメッセージを生成するジョイントモデルを提案する。 実験結果から,教師学習法とマルチタスク学習法を併用した拡張カスケードモデルでは,自動コード修復のメトリクスの最良のスコアが得られ,コグニティブモデルはコミットメッセージ生成におけるカスケードモデルよりも良好に振る舞うことがわかった。

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