論文の概要: Source Code Data Augmentation for Deep Learning: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19915v4
- Date: Mon, 13 Nov 2023 17:34:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 21:42:12.210621
- Title: Source Code Data Augmentation for Deep Learning: A Survey
- Title（参考訳）: ディープラーニングのためのソースコードデータ拡張に関する調査
- Authors: Terry Yue Zhuo, Zhou Yang, Zhensu Sun, Yufei Wang, Li Li, Xiaoning Du,
Zhenchang Xing, David Lo
- Abstract要約: ソースコードに対するデータ拡張に関する包括的調査を行う。
DAの品質を最適化するための一般的な戦略とテクニックを強調します。
今後の研究の課題と可能性について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.035973285175075
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasingly popular adoption of deep learning models in many critical
source code tasks motivates the development of data augmentation (DA)
techniques to enhance training data and improve various capabilities (e.g.,
robustness and generalizability) of these models. Although a series of DA
methods have been proposed and tailored for source code models, there lacks a
comprehensive survey and examination to understand their effectiveness and
implications. This paper fills this gap by conducting a comprehensive and
integrative survey of data augmentation for source code, wherein we
systematically compile and encapsulate existing literature to provide a
comprehensive overview of the field. We start with an introduction of data
augmentation in source code and then provide a discussion on major
representative approaches. Next, we highlight the general strategies and
techniques to optimize the DA quality. Subsequently, we underscore techniques
useful in real-world source code scenarios and downstream tasks. Finally, we
outline the prevailing challenges and potential opportunities for future
research. In essence, we aim to demystify the corpus of existing literature on
source code DA for deep learning, and foster further exploration in this
sphere. Complementing this, we present a continually updated GitHub repository
that hosts a list of update-to-date papers on DA for source code modeling,
accessible at \url{https://github.com/terryyz/DataAug4Code}.
- Abstract（参考訳）: 多くの重要なソースコードタスクにおけるディープラーニングモデルの採用は、トレーニングデータを強化し、これらのモデルの様々な機能(堅牢性や一般化可能性など)を改善するためのデータ拡張(DA)技術の開発を動機付けている。
一連のdaメソッドが提案され、ソースコードモデル用に調整されているが、その効果と影響を理解するための包括的な調査と調査が欠けている。
本稿では,既存の文献を体系的にコンパイル・カプセル化し,その分野の包括的概要を提供するため,ソースコードのデータ拡張に関する包括的かつ統合的な調査を行うことで,このギャップを埋める。
まず、ソースコードにおけるデータ拡張の導入から始め、主要な代表的アプローチについて議論する。
次に、da品質を最適化するための一般的な戦略とテクニックを紹介します。
続いて、実世界のソースコードシナリオや下流タスクで有用な技術を評価する。
最後に,今後の研究の課題と可能性について概説する。
基本的に,既存の文献のコーパスを深層学習のためのソースコードDAでデミスティフィケーションし,この領域におけるさらなる探索を促進することを目的としている。
補完として、ソースコードモデリングのためのDAの更新最新文書のリストをホストする、継続的に更新されたGitHubリポジトリを、 \url{https://github.com/terryyz/DataAug4Code}で公開します。
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