論文の概要: ASTRO: An AST-Assisted Approach for Generalizable Neural Clone Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08067v1
• Date: Wed, 17 Aug 2022 04:50:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 20:28:51.955354
• Title: ASTRO: An AST-Assisted Approach for Generalizable Neural Clone Detection
• Title（参考訳）: ASTRO: 一般化可能な神経クローン検出のためのAST支援アプローチ
• Authors: Yifan Zhang, Junwen Yang, Haoyu Dong, Qingchen Wang, Huajie Shao, Kevin Leach, Yu Huang
• Abstract要約: ほとんどのニューラルクローン検出方法は、トレーニングデータセットに現れるクローンの範囲を超えて一般化しない。 一般化可能なニューラルクローン検出のための抽象構文木(AST)を用いたアプローチを提案する。 実験の結果,ASTROはリコールとF-1スコアの両方において最先端のニューラルクローン検出アプローチを改善していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.794933981621941
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural clone detection has attracted the attention of software engineering researchers and practitioners. However, most neural clone detection methods do not generalize beyond the scope of clones that appear in the training dataset. This results in poor model performance, especially in terms of model recall. In this paper, we present an Abstract Syntax Tree (AST) assisted approach for generalizable neural clone detection, or ASTRO, a framework for finding clones in codebases reflecting industry practices. We present three main components: (1) an AST-inspired representation for source code that leverages program structure and semantics, (2) a global graph representation that captures the context of an AST among a corpus of programs, and (3) a graph embedding for programs that, in combination with extant large-scale language models, improves state-of-the-art code clone detection. Our experimental results show that ASTRO improves state-of-the-art neural clone detection approaches in both recall and F-1 scores.
• Abstract（参考訳）: 神経クローン検出は、ソフトウェアエンジニアや実践者の注目を集めている。 しかしながら、ほとんどのニューラルクローン検出方法は、トレーニングデータセットに現れるクローンの範囲を超えて一般化しない。 これにより、特にモデルリコールの観点から、モデルパフォーマンスが低下する。 本稿では,抽象構文木(AST)を用いた一般化可能なニューラルクローン検出手法,ASTROを提案する。 本稿では,(1)プログラム構造とセマンティクスを活用するソースコードに対するASTにインスパイアされた表現,(2)プログラムのコーパス間のASTのコンテキストをキャプチャするグローバルグラフ表現,(3)既存の大規模言語モデルと組み合わせて,最先端のコードクローン検出を改善するプログラムのためのグラフ埋め込み,の3つの主要なコンポーネントについて述べる。 実験の結果,ASTROはリコールとF-1スコアの両方において最先端のニューラルクローン検出アプローチを改善していることがわかった。

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