論文の概要: MLSmellHound: A Context-Aware Code Analysis Tool
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03790v1
- Date: Sun, 8 May 2022 06:01:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-10 17:31:59.106077
- Title: MLSmellHound: A Context-Aware Code Analysis Tool
- Title(参考訳): MLSmellHound: コンテキスト対応コード分析ツール
- Authors: Jai Kannan, Scott Barnett, Lu\'is Cruz, Anj Simmons, Akash Agarwal
- Abstract要約: コード分析ツールは、複数のプログラミング言語として表されるチーム内の文化的な違いを考慮に入れなければならない。
既存のツールはこれらの文化的な違いを識別できず、機械学習プロジェクトへの採用を減らすソフトウェアエンジニアリングに向けられている。
このアプローチでは、ソースコードの目的(i)技術ドメイン(iii)問題ドメイン(iv)チームノルム(v)開発ライフサイクルステージを含むコンテキストの利用を探索し、この問題を解決しようと試みています。
これにより、エンドユーザーに対してコンテキスト化された意味のあるエラーレポートが可能になる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.157846027410602
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Meeting the rise of industry demand to incorporate machine learning (ML)
components into software systems requires interdisciplinary teams contributing
to a shared code base. To maintain consistency, reduce defects and ensure
maintainability, developers use code analysis tools to aid them in identifying
defects and maintaining standards. With the inclusion of machine learning,
tools must account for the cultural differences within the teams which
manifests as multiple programming languages, and conflicting definitions and
objectives. Existing tools fail to identify these cultural differences and are
geared towards software engineering which reduces their adoption in ML
projects. In our approach we attempt to resolve this problem by exploring the
use of context which includes i) purpose of the source code, ii) technical
domain, iii) problem domain, iv) team norms, v) operational environment, and
vi) development lifecycle stage to provide contextualised error reporting for
code analysis. To demonstrate our approach, we adapt Pylint as an example and
apply a set of contextual transformations to the linting results based on the
domain of individual project files under analysis. This allows for
contextualised and meaningful error reporting for the end-user.
- Abstract(参考訳): 機械学習(ML)コンポーネントをソフトウェアシステムに組み込むという業界需要の高まりに応えるには、学際的なチームが共通のコードベースに貢献する必要がある。
一貫性の維持、欠陥の低減、メンテナンス性確保のために、開発者はコード分析ツールを使用して欠陥の特定と標準の維持を支援する。
機械学習を取り入れることで、ツールは複数のプログラミング言語として表されるチーム内の文化的な違いを考慮し、定義と目的を矛盾させる必要がある。
既存のツールはこれらの文化的違いを識別できず、MLプロジェクトでの採用を減らすソフトウェアエンジニアリングに向けられている。
提案手法では,この問題を解決するために,文脈の活用を探求する。
一 ソースコードの目的
二 技術領域
三 問題領域、
iv) チームの規範
五 運用環境、及び
vi) コード解析にコンテキスト化されたエラーレポートを提供する開発ライフサイクルステージ。
提案手法を実証するために,Pylintを例として適用し,分析対象の個々のプロジェクトファイルのドメインに基づいて,コンテキスト変換の集合をリンティング結果に適用する。
これにより、エンドユーザのコンテキスト化と有意義なエラーレポートが可能になる。
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