論文の概要: PreciseBugCollector: Extensible, Executable and Precise Bug-fix
Collection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06229v4
- Date: Sat, 9 Mar 2024 22:43:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 16:16:07.323814
- Title: PreciseBugCollector: Extensible, Executable and Precise Bug-fix
Collection
- Title（参考訳）: precisionbugcollector: 拡張可能で実行可能で正確なバグ修正コレクション
- Authors: He Ye, Zimin Chen and Claire Le Goues
- Abstract要約: 正確な多言語バグ収集手法であるPreciseBugCollectorを紹介する。
外部バグリポジトリでリポジトリをマップしてバグタイプ情報をトレースするバグトラッカと、プロジェクト固有のバグを生成するバグインジェクタの2つの新しいコンポーネントに基づいている。
現在、PreciseBugCollectorは2968のオープンソースプロジェクトから抽出された1057818のバグを含んでいる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.79879909193717
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Bug datasets are vital for enabling deep learning techniques to address
software maintenance tasks related to bugs. However, existing bug datasets
suffer from precise and scale limitations: they are either small-scale but
precise with manual validation or large-scale but imprecise with simple commit
message processing. In this paper, we introduce PreciseBugCollector, a precise,
multi-language bug collection approach that overcomes these two limitations.
PreciseBugCollector is based on two novel components: a) A bug tracker to map
the codebase repositories with external bug repositories to trace bug type
information, and b) A bug injector to generate project-specific bugs by
injecting noise into the correct codebases and then executing them against
their test suites to obtain test failure messages.
We implement PreciseBugCollector against three sources: 1) A bug tracker that
links to the national vulnerability data set (NVD) to collect general-wise
vulnerabilities, 2) A bug tracker that links to OSS-Fuzz to collect
general-wise bugs, and 3) A bug injector based on 16 injection rules to
generate project-wise bugs. To date, PreciseBugCollector comprises 1057818 bugs
extracted from 2968 open-source projects. Of these, 12602 bugs are sourced from
bug repositories (NVD and OSS-Fuzz), while the remaining 1045216
project-specific bugs are generated by the bug injector. Considering the
challenge objectives, we argue that a bug injection approach is highly valuable
for the industrial setting, since project-specific bugs align with domain
knowledge, share the same codebase, and adhere to the coding style employed in
industrial projects.
- Abstract（参考訳）: バグデータセットは、ディープラーニング技術がバグに関連するソフトウェアのメンテナンスタスクに対処できるようにするために不可欠である。
しかし、既存のバグデータセットは、小さなが、手動による検証では正確であるか、単純なコミットメッセージ処理では不正確である。
本稿では,この2つの制限を克服した多言語バグ収集手法であるclearbugcollectorを提案する。
PreciseBugCollectorは2つの新しいコンポーネントに基づいている。
a) コードベースのリポジトリを外部のバグリポジトリにマップし、バグタイプ情報をトレースするバグトラッカー
b) バグインジェクタは、正しいコードベースにノイズを注入し、テスト失敗メッセージを取得するためのテストスイートに対して、プロジェクト固有のバグを生成します。
3つのソースに対してPreciseBugCollectorを実装します。
1) 国家脆弱性データセット(NVD)にリンクして一般の脆弱性を収集するバグトラッカー。
2)OSS-Fuzzにリンクして全般的なバグを収集するバグトラッカー
3) プロジェクト毎のバグを生成する16のインジェクションルールに基づくバグインジェクタ。
現在、PreciseBugCollectorは2968のオープンソースプロジェクトから抽出された1057818のバグを含んでいる。
そのうち12602のバグはバグリポジトリ(NVDとOSS-Fuzz)から発生し、残りの1045216のプロジェクト固有のバグはバグインジェクタによって生成される。
プロジェクト固有のバグはドメインの知識と一致し、同じコードベースを共有し、産業プロジェクトで採用されるコーディングスタイルに準拠するためである。
関連論文リスト
- DebugBench: Evaluating Debugging Capability of Large Language Models [80.73121177868357]
DebugBench - LLM(Large Language Models)のベンチマーク。
C++、Java、Pythonの4つの主要なバグカテゴリと18のマイナータイプをカバーする。
ゼロショットシナリオで2つの商用および4つのオープンソースモデルを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-09T15:46:38Z) - Automated Bug Generation in the era of Large Language Models [6.519768481767584]
任意のコードを複数の複雑なバグに変換するために,BugFarmを提案する。
BugFarmは、学習ベースのバグ予測アプローチによって検出が困難で、SOTA学習ベースのプログラム修復技術によって修正が難しいバグを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T20:01:51Z) - Large Language Models of Code Fail at Completing Code with Potential
Bugs [30.80172644795715]
リアルタイムコード提案に触発されたバグコード補完問題について検討する。
潜在的なバグの存在は、高性能なCode-LLMの生成性能を著しく低下させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-06T06:35:27Z) - WELL: Applying Bug Detectors to Bug Localization via Weakly Supervised
Learning [37.09621161662761]
本稿では,バグローカライゼーションモデルをトレーニングするためのWEakly supervised bug LocaLization (WELL) 手法を提案する。
CodeBERTはバギーまたはノーのバイナリラベル付きデータに基づいて微調整されるため、WELLはバグのローカライゼーションを弱教師付きで解決することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-27T06:34:26Z) - Teaching Large Language Models to Self-Debug [62.424077000154945]
大規模言語モデル(LLM)は、コード生成において素晴らしいパフォーマンスを達成した。
本稿では,大規模言語モデルで予測プログラムを数発のデモでデバッグする自己デバッグを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-11T10:43:43Z) - Explaining Software Bugs Leveraging Code Structures in Neural Machine
Translation [5.079750706023254]
Bugsplainerは、バグ修正コミットの大規模なコーパスから学ぶことによって、ソフトウェアバグの自然言語説明を生成する。
3つのパフォーマンス指標を用いて評価したところ、BugsplainerはGoogleの標準に従って理解しやすく良い説明を生成できることがわかった。
また、Bugsplainerによる説明がベースラインよりも正確で、より正確で、より有用であることが判明した、20人の参加者を対象にした開発者スタディも実施しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-08T22:19:45Z) - Using Developer Discussions to Guide Fixing Bugs in Software [51.00904399653609]
我々は,タスク実行前に利用可能であり,また自然発生しているバグレポートの議論を,開発者による追加情報の必要性を回避して利用することを提案する。
このような議論から派生したさまざまな自然言語コンテキストがバグ修正に役立ち、オラクルのバグ修正コミットに対応するコミットメッセージの使用よりもパフォーマンスの向上につながることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-11T16:37:33Z) - BigIssue: A Realistic Bug Localization Benchmark [89.8240118116093]
BigIssueは、現実的なバグローカライゼーションのためのベンチマークである。
実際のJavaバグと合成Javaバグの多様性を備えた一般的なベンチマークを提供する。
われわれは,バグローカライゼーションの最先端技術として,APRの性能向上と,現代の開発サイクルへの適用性の向上を期待している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-21T20:17:53Z) - DapStep: Deep Assignee Prediction for Stack Trace Error rePresentation [61.99379022383108]
本稿では,バグトリアージ問題を解決するための新しいディープラーニングモデルを提案する。
モデルは、注目された双方向のリカレントニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークに基づいている。
ランキングの質を向上させるために,バージョン管理システムのアノテーションから追加情報を利用することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-14T00:16:57Z) - Advaita: Bug Duplicity Detection System [1.9624064951902522]
重複バグ率(重複バグの%)は、製品の成熟度、コードのサイズ、プロジェクトに取り組んでいるエンジニアの数に基づいて、1桁(1～9%)から2桁(40%)の範囲にある。
重複の検出は、2つのバグが同じ意味を持つかどうかを識別する。
このアプローチでは、基本的なテキスト統計的特徴、意味的特徴、文脈的特徴など、複数の機能セットを考慮に入れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-24T04:48:39Z)
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。