論文の概要: RLocator: Reinforcement Learning for Bug Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05586v3
- Date: Mon, 30 Sep 2024 15:29:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-01 22:01:50.311386
- Title: RLocator: Reinforcement Learning for Bug Localization
- Title(参考訳): RLocator: バグローカライゼーションのための強化学習
- Authors: Partha Chakraborty, Mahmoud Alfadel, Meiyappan Nagappan,
- Abstract要約: 強化学習に基づくバグローカライゼーション手法であるRLocatorを提案する。
6つの人気のあるApacheプロジェクトからの8,316のバグレポートのベンチマークデータセットに基づいて、実験的に評価した。
RLocatorは平均相互ランク(MRR)が0.62、平均精度(MAP)が0.59、トップ1スコアが0.46となる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.9854146581797698
- License:
- Abstract: Software developers spend a significant portion of time fixing bugs in their projects. To streamline this process, bug localization approaches have been proposed to identify the source code files that are likely responsible for a particular bug. Prior work proposed several similarity-based machine-learning techniques for bug localization. Despite significant advances in these techniques, they do not directly optimize the evaluation measures. We argue that directly optimizing evaluation measures can positively contribute to the performance of bug localization approaches. Therefore, In this paper, we utilize Reinforcement Learning (RL) techniques to directly optimize the ranking metrics. We propose RLocator, a Reinforcement Learning-based bug localization approach. We formulate RLocator using a Markov Decision Process (MDP) to optimize the evaluation measures directly. We present the technique and experimentally evaluate it based on a benchmark dataset of 8,316 bug reports from six highly popular Apache projects. The results of our evaluation reveal that RLocator achieves a Mean Reciprocal Rank (MRR) of 0.62, a Mean Average Precision (MAP) of 0.59, and a Top 1 score of 0.46. We compare RLocator with two state-of-the-art bug localization tools, FLIM and BugLocator. Our evaluation reveals that RLocator outperforms both approaches by a substantial margin, with improvements of 38.3% in MAP, 36.73% in MRR, and 23.68% in the Top K metric. These findings highlight that directly optimizing evaluation measures considerably contributes to performance improvement of the bug localization problem.
- Abstract(参考訳): ソフトウェア開発者は、プロジェクトのバグを修正するのにかなりの時間を費やします。
このプロセスを合理化するために、特定のバグの原因となる可能性のあるソースコードファイルを特定するために、バグローカライゼーションアプローチが提案されている。
以前の研究では、バグローカライゼーションのための類似性に基づく機械学習技術が提案されていた。
これらの手法の大幅な進歩にもかかわらず、これらの手法は直接的に評価を最適化するものではない。
評価手法を直接最適化することは、バグローカライゼーション手法の性能に肯定的な貢献をすることができると論じる。
そこで本稿では,RL(Reinforcement Learning)技術を用いて,ランキングの指標を直接最適化する。
強化学習に基づくバグローカライゼーション手法であるRLocatorを提案する。
マルコフ決定プロセス(MDP)を用いてRLocatorを定式化し,評価手法を直接最適化する。
6つの人気の高いApacheプロジェクトの8,316のバグレポートのベンチマークデータセットに基づいて,このテクニックを提示し,実験的に評価する。
評価の結果,RLocatorは平均相反ランク(MRR)0.62,MAP0.59,トップ1スコア(46。
我々はRLocatorと2つの最先端バグローカライズツールFLIMとBugLocatorを比較した。
RLocatorはMAPで38.3%、MRRで36.73%、Top Kで23.68%向上した。
これらの結果から,評価指標を直接最適化することは,バグローカライゼーション問題の性能向上に大きく貢献することがわかった。
関連論文リスト
- BLAZE: Cross-Language and Cross-Project Bug Localization via Dynamic Chunking and Hard Example Learning [1.9854146581797698]
BLAZEは動的チャンキングとハードサンプル学習を採用するアプローチである。
プロジェクト横断と言語横断のバグローカライゼーションを強化するために、難しいバグケースを使用してGPTベースのモデルを微調整する。
BLAZEは、トップ1の精度で120%、平均平均精度(MAP)で144%、平均相互ランク(MRR)で100%上昇する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-24T20:44:36Z) - Leveraging Stack Traces for Spectrum-based Fault Localization in the Absence of Failing Tests [44.13331329339185]
我々は,スタックトレースデータをテストカバレッジと統合し,障害局所化を強化する新しいアプローチであるSBESTを導入する。
提案手法では,平均精度(MAP)が32.22%向上し,平均相互ランク(MRR)が17.43%向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-01T15:15:52Z) - Lower-Left Partial AUC: An Effective and Efficient Optimization Metric
for Recommendation [52.45394284415614]
我々は,AUCのように計算効率が良く,Top-Kランキングの指標と強く相関する新しい最適化指標であるLLPAUCを提案する。
LLPAUCはローワーレフト角のROC曲線の下の部分領域のみを考慮し、最適化はトップKに焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-29T13:58:33Z) - Less is More: Fewer Interpretable Region via Submodular Subset Selection [58.01691615408149]
本稿では,上述の画像帰属問題を部分モジュラ部分選択問題として再モデル化する。
我々は、より正確な小さな解釈領域を発見するために、新しい部分モジュラー関数を構築する。
正しく予測されたサンプルに対しては,HSIC-Attributionに対する平均4.9%と2.5%の利得で,Deletion and Insertionスコアを改善した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T13:30:02Z) - Enhancing Redundancy-based Automated Program Repair by Fine-grained
Pattern Mining [18.3896381051331]
本稿では,効果的なパッチ生成を導くための2段階のパターンマイニングプロセスを含むRepattという新しい修復手法を提案する。
我々は広く使われているDefects4Jベンチマークの実験を行い、Repattを8つの最先端のAPRアプローチと比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-26T08:42:32Z) - Optimizing Partial Area Under the Top-k Curve: Theory and Practice [151.5072746015253]
トップk曲線下部分領域(AUTKC)と呼ばれる新しい計量法を開発した。
AUTKCはより優れた識別能力を持ち、ベイズ最適スコア関数は条件付き確率に対して正しいトップKランクを与えることができる。
提案手法を最適化するために,実証的なサロゲートリスク最小化フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-03T11:09:13Z) - ERNIE-SPARSE: Learning Hierarchical Efficient Transformer Through
Regularized Self-Attention [48.697458429460184]
情報ボトルネック感度と異なる注目トポロジ間の不整合の2つの要因がスパース変換器の性能に影響を及ぼす可能性がある。
本稿では,ERNIE-Sparseというモデルを提案する。
i) 局所情報とグローバル情報を逐次統一する階層スパース変換器(HST) と、(ii) 注意トポロジの異なる変換器の距離を最小化する自己注意正規化(SAR) の2つの特徴がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-23T08:47:01Z) - Out-of-Vocabulary Entities in Link Prediction [1.9036571490366496]
リンク予測はしばしば、埋め込みの品質を評価するプロキシとして使用される。
ベンチマークはアルゴリズムの公正な比較に欠かせないため、より良いソリューションを開発するための確固たる基盤を提供するため、その品質が確実に確保される。
我々は、そのようなエンティティの発見と削除のためのアプローチの実装を提供し、データセットWN18RR、FB15K-237、YAGO3-10の修正版を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-26T12:58:18Z) - Rethinking Localization Map: Towards Accurate Object Perception with
Self-Enhancement Maps [78.2581910688094]
本研究は, カテゴリーラベルのみを監督として, 正確な対象位置分布マップと対象境界を抽出する, 新たな自己強調手法を提案する。
特に、提案されたセルフエンハンスメントマップは、ILSVRC上で54.88%の最先端のローカライゼーション精度を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-09T12:35:55Z) - Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding
Boxes for Dense Object Detection [85.53263670166304]
一段検出器は基本的に、物体検出を密度の高い分類と位置化として定式化する。
1段検出器の最近の傾向は、局所化の質を推定するために個別の予測分岐を導入することである。
本稿では, 上記の3つの基本要素, 品質推定, 分類, ローカライゼーションについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-08T07:24:33Z) - CPM R-CNN: Calibrating Point-guided Misalignment in Object Detection [30.819685214855685]
CPM R-CNNは、アンカーベースのポイント誘導法を最適化する3つの効率的なモジュールを含んでいる。
ResNet-101 と FPN に基づく高速 R-CNN とグリッド R-CNN と比較して,本手法は検出mAP を3.3% と 1.5% で大幅に改善することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-07T12:29:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。