論文の概要: Multifaceted Hierarchical Report Identification for Non-Functional Bugs
in Deep Learning Frameworks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01855v1
- Date: Tue, 4 Oct 2022 18:49:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 15:04:51.360724
- Title: Multifaceted Hierarchical Report Identification for Non-Functional Bugs
in Deep Learning Frameworks
- Title（参考訳）: ディープラーニングフレームワークにおける非Functional Bugsの多面的階層的レポート識別
- Authors: Guoming Long, Tao Chen, Georgina Cosma
- Abstract要約: ディープラーニング(DL)フレームワークにおける非機能バグ関連レポートを自動的に識別するエンドツーエンドツールであるMHNurfを提案する。
MHNurfの中核は、3つの未解決課題に取り組むMHAN(Multifaceted Hierarchical Attention Network)である。
MHNurfはコンテンツ、コメント、コードの組み合わせでベストを尽くしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.255197438986675
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Non-functional bugs (e.g., performance- or accuracy-related bugs) in Deep
Learning (DL) frameworks can lead to some of the most devastating consequences.
Reporting those bugs on a repository such as GitHub is a standard route to fix
them. Yet, given the growing number of new GitHub reports for DL frameworks, it
is intrinsically difficult for developers to distinguish those that reveal
non-functional bugs among the others, and assign them to the right contributor
for investigation in a timely manner. In this paper, we propose MHNurf - an
end-to-end tool for automatically identifying non-functional bug related
reports in DL frameworks. The core of MHNurf is a Multifaceted Hierarchical
Attention Network (MHAN) that tackles three unaddressed challenges: (1)
learning the semantic knowledge, but doing so by (2) considering the hierarchy
(e.g., words/tokens in sentences/statements) and focusing on the important
parts (i.e., words, tokens, sentences, and statements) of a GitHub report,
while (3) independently extracting information from different types of
features, i.e., content, comment, code, command, and label.
To evaluate MHNurf, we leverage 3,721 GitHub reports from five DL frameworks
for conducting experiments. The results show that MHNurf works the best with a
combination of content, comment, and code, which considerably outperforms the
classic HAN where only the content is used. MHNurf also produces significantly
more accurate results than nine other state-of-the-art classifiers with strong
statistical significance, i.e., up to 71% AUC improvement and has the best
Scott-Knott rank on four frameworks while 2nd on the remaining one. To
facilitate reproduction and promote future research, we have made our dataset,
code, and detailed supplementary results publicly available at:
https://github.com/ideas-labo/APSEC2022-MHNurf.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)フレームワークの非機能バグ(例えば、パフォーマンスや精度に関するバグ)は、最も破壊的な結果をもたらす可能性がある。
GitHubのようなリポジトリにバグを報告することは、修正するための標準的な方法である。
しかし、DLフレームワークに関するGitHubの新しいレポートが増えていることを考えると、開発者が機能しないバグを他のものと区別し、タイムリーに調査のために適切なコントリビュータに割り当てることは本質的に困難である。
本稿では,DLフレームワークの非機能バグ関連レポートを自動的に識別するエンドツーエンドツールであるMHNurfを提案する。
mhnurfの中核は多面的階層的注意ネットワーク(mhan)であり、(1)意味的知識を学ぶが、(2)階層(例えば、文/文中の単語/分岐)を考慮し、githubレポートの重要な部分(言葉、トークン、文、文)に集中し、(3)異なる種類の特徴、すなわちコンテンツ、コメント、コード、コマンド、ラベルから情報を抽出する。
MHNurfを評価するために、5つのDLフレームワークから3,721のGitHubレポートを活用して実験を行った。
その結果、MHNurfはコンテンツ、コメント、コードの組み合わせでベストに機能し、コンテンツのみを使用する古典的HANよりもかなり優れています。
MHNurfは他の9つの最先端の分類器よりもはるかに正確な結果、すなわち71% AUCの改善、そして4つのフレームワークで最高のScott-Knottランクを持つ。
再現と今後の研究を促進するため、データセット、コード、詳細な補足結果をhttps://github.com/ideas-labo/apsec2022-mhnurfで公開しました。
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