Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generalizability of Code Clone Detection on CodeBERT

論文の概要: Generalizability of Code Clone Detection on CodeBERT

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12588v1
Date: Fri, 26 Aug 2022 11:24:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-29 13:40:04.507477
Title: Generalizability of Code Clone Detection on CodeBERT
Title（参考訳）: CodeBERTにおけるコードクローン検出の一般化可能性
Authors: Tim Sonnekalb, Bernd Gruner, Clemens-Alexander Brust, Patrick M\"ader
Abstract要約: CodeBERTのようなトランスフォーマーネットワークは、ベンチマークデータセットのコードクローン検出において、すでに優れた結果が得られている。我々は、BigCloneBenchからJavaコードクローンの2つの異なるサブセットを評価することで、CodeBERTの一般化性が低下することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Transformer networks such as CodeBERT already achieve outstanding results for code clone detection in benchmark datasets, so one could assume that this task has already been solved. However, code clone detection is not a trivial task. Semantic code clones, in particular, are challenging to detect. We show that the generalizability of CodeBERT decreases by evaluating two different subsets of Java code clones from BigCloneBench. We observe a significant drop in F1 score when we evaluate different code snippets and functionality IDs than those used for model building.
Abstract（参考訳）: CodeBERTのようなトランスフォーマーネットワークは、ベンチマークデータセットでコードクローン検出の優れた結果をすでに達成しているため、このタスクはすでに解決済みであると仮定できる。しかし、コードクローン検出は簡単な作業ではない。特にセマンティックコードクローンは検出が難しい。我々は、BigCloneBenchからJavaコードクローンの2つの異なるサブセットを評価することで、CodeBERTの一般化性が低下することを示す。モデル構築に使用するものと異なるコードスニペットと機能IDを評価すると、F1スコアが大幅に低下するのがわかります。

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