論文の概要: T5APR: Empowering Automated Program Repair across Languages through Checkpoint Ensemble

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15742v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 15:54:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 06:05:51.065049
• Title: T5APR: Empowering Automated Program Repair across Languages through Checkpoint Ensemble
• Title（参考訳）: T5APR:チェックポイントアンサンブルによる言語間の自動プログラム修復の強化
• Authors: Reza Gharibi, Mohammad Hadi Sadreddini, Seyed Mostafa Fakhrahmad
• Abstract要約: 本稿では,T5APRを提案する。T5APRは,複数のプログラミング言語にまたがるバグ修正のための統一的なソリューションを提供するニューラルプログラム修復手法である。 T5APRは1,985のバグを正しく修正する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.038642416291856
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated program repair (APR) using deep learning techniques has become an important area of research in recent years, aiming to automatically generate bug-fixing patches that can improve software reliability and maintainability. However, most existing methods either target a single language or require high computational resources to train multilingual models. In this paper, we propose T5APR, a novel neural program repair approach that provides a unified solution for bug fixing across multiple programming languages. T5APR leverages CodeT5, a powerful pre-trained text-to-text transformer model, and adopts a checkpoint ensemble strategy to improve patch recommendation. We conduct comprehensive evaluations on six well-known benchmarks in four programming languages (Java, Python, C, JavaScript), demonstrating T5APR's competitiveness against state-of-the-art techniques. T5APR correctly fixes 1,985 bugs, including 1,442 bugs that none of the compared techniques has fixed. We further support the effectiveness of our approach by conducting detailed analyses, such as comparing the correct patch ranking among different techniques. The findings of this study demonstrate the potential of T5APR for use in real-world applications and highlight the importance of multilingual approaches in the field of APR.
• Abstract（参考訳）: 近年、ディープラーニング技術を用いた自動プログラム修復(APR)が重要な研究領域となり、ソフトウェアの信頼性と保守性を向上させるバグ修正パッチの自動生成を目指している。 しかし、既存の手法の多くは単一の言語をターゲットにするか、多言語モデルのトレーニングに高い計算資源を必要とする。 本稿では,複数のプログラム言語にまたがるバグフィックスの統一ソリューションを提供する,新しいニューラルプログラム修復手法であるt5aprを提案する。 T5APRは、トレーニング済みの強力なテキスト-テキスト変換モデルであるCodeT5を活用し、パッチレコメンデーションを改善するためにチェックポイントアンサンブル戦略を採用している。 4つのプログラミング言語(java、python、c、javascript)で6つの有名なベンチマークを総合的に評価し、最新技術に対するt5aprの競争力を実証した。 t5aprは、1,985件のバグを正しく修正した。 また,本手法の有効性を,異なる手法間でのパッチランキングの精度比較など,詳細な分析を行うことで支援する。 本研究は,実世界の応用におけるT5APRの可能性を示し,APR分野における多言語アプローチの重要性を強調した。

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