論文の概要: xASTNN: Improved Code Representations for Industrial Practice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07104v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 13:42:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 15:01:04.246065
• Title: xASTNN: Improved Code Representations for Industrial Practice
• Title（参考訳）: xASTNN: 産業実践のためのコード表現の改善
• Authors: Zhiwei Xu, Min Zhou, Xibin Zhao, Yang Chen, Xi Cheng, Hongyu Zhang
• Abstract要約: ソースコード表現のためのeXtreme Abstract Syntax Tree (AST)ベースのニューラルネットワークであるxASTNNを提案する。 まず、xASTNNは広く使われているASTを完全にベースとしており、複雑なデータ前処理を必要としない。 第2に、xASTNNの有効性を保証するために、3つの密接な設計が提案されている。 第3に、xASTNNの時間的複雑さを著しく低減するために、動的アルゴリズムが導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.154773124487004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The application of deep learning techniques in software engineering becomes increasingly popular. One key problem is developing high-quality and easy-to-use source code representations for code-related tasks. The research community has acquired impressive results in recent years. However, due to the deployment difficulties and performance bottlenecks, seldom these approaches are applied to the industry. In this paper, we present xASTNN, an eXtreme Abstract Syntax Tree (AST)-based Neural Network for source code representation, aiming to push this technique to industrial practice. The proposed xASTNN has three advantages. First, xASTNN is completely based on widely-used ASTs and does not require complicated data pre-processing, making it applicable to various programming languages and practical scenarios. Second, three closely-related designs are proposed to guarantee the effectiveness of xASTNN, including statement subtree sequence for code naturalness, gated recursive unit for syntactical information, and gated recurrent unit for sequential information. Third, a dynamic batching algorithm is introduced to significantly reduce the time complexity of xASTNN. Two code comprehension downstream tasks, code classification and code clone detection, are adopted for evaluation. The results demonstrate that our xASTNN can improve the state-of-the-art while being faster than the baselines.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア工学におけるディープラーニング技術の応用がますます普及している。 問題のひとつは、コード関連タスクのための高品質で使いやすいソースコード表現を開発することだ。 近年,研究コミュニティは印象的な成果を得ている。 しかし、デプロイメントの困難とパフォーマンスのボトルネックのため、これらのアプローチが業界に適用されることはほとんどない。 本稿では,ソースコード表現のためのeXtreme Abstract Syntax Tree (AST)ベースのニューラルネットワークであるxASTNNについて述べる。 提案されているxASTNNには3つの利点がある。 まず、xASTNNは広く使われているASTを完全にベースとしており、複雑なデータ前処理を必要としないため、様々なプログラミング言語や実践シナリオに適用できる。 第2に,xastnnの有効性を保証するために,コード自然性のためのステートメントサブツリーシーケンス,構文情報のためのゲート再帰ユニット,シーケンシャル情報のためのゲート再帰ユニットという,3つの密接な関連設計が提案されている。 第3に、xASTNNの時間的複雑さを著しく低減するために動的バッチアルゴリズムを導入する。 2つのコード理解タスク、コード分類とコードクローン検出が評価に採用されている。 その結果、xASTNNはベースラインよりも高速で最先端の技術を向上できることがわかった。

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