論文の概要: Detecting Semantic Conflicts using Static Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04269v1
- Date: Fri, 6 Oct 2023 14:13:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-10-23 04:24:45.648206
- Title: Detecting Semantic Conflicts using Static Analysis
- Title(参考訳): 静的解析による意味的矛盾の検出
- Authors: Galileu Santos de Jesus, Paulo Borba, Rodrigo Bonif\'acio, Matheus
Barbosa de Oliveira
- Abstract要約: 本稿では,2人の開発者によるコントリビューションをマージする際に,静的解析を用いて干渉を検出する手法を提案する。
統合シナリオから抽出した99個の実験単位のデータセットを用いて,本手法の評価を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.201626478128059
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Version control system tools empower developers to independently work on
their development tasks. These tools also facilitate the integration of changes
through merging operations, and report textual conflicts. However, when
developers integrate their changes, they might encounter other types of
conflicts that are not detected by current merge tools. In this paper, we focus
on dynamic semantic conflicts, which occur when merging reports no textual
conflicts but results in undesired interference - causing unexpected program
behavior at runtime. To address this issue, we propose a technique that
explores the use of static analysis to detect interference when merging
contributions from two developers. We evaluate our technique using a dataset of
99 experimental units extracted from merge scenarios. The results provide
evidence that our technique presents significant interference detection
capability. It outperforms, in terms of F1 score and recall, previous methods
that rely on dynamic analysis for detecting semantic conflicts, but these show
better precision. Our technique precision is comparable to the ones observed in
other studies that also leverage static analysis or use theorem proving
techniques to detect semantic conflicts, albeit with significantly improved
overall performance.
- Abstract(参考訳): バージョン管理システムツールは、開発者が独立して開発タスクに取り組むことを可能にする。
これらのツールは、マージ操作による変更の統合を促進し、テキスト上の衝突をレポートする。
しかし、開発者が変更を統合すると、現在のマージツールでは検出されない他のタイプの競合に遭遇する可能性がある。
本稿では,動的セマンティックコンフリクトに注目する。このコンフリクトは,レポートのマージ時に発生するが,望ましくない干渉が発生し,実行時に予期しないプログラム動作を引き起こす。
この問題に対処するために,2人の開発者によるコントリビューションを統合する際に,静的解析を用いて干渉を検出する手法を提案する。
統合シナリオから抽出した99個の実験単位のデータセットを用いて,本手法の評価を行った。
その結果,本手法が重要な干渉検出能力を示す証拠が得られた。
f1スコアとリコールの面では、以前の方法ではセマンティックコンフリクトを検出するために動的解析に依存するが、精度は向上している。
我々の技術精度は、静的解析や定理証明技術を利用して意味的矛盾を検出する他の研究と同等であるが、全体的な性能は大幅に改善されている。
関連論文リスト
- CC-VQA: Conflict- and Correlation-Aware Method for Mitigating Knowledge Conflict in Knowledge-Based Visual Question Answering [53.7094431951084]
知識に基づく視覚的質問応答(KB-VQA)は、知識集約的なタスクを扱う大きな可能性を示す。
視覚言語モデルにおける静的パラメトリック知識と動的に取得された情報との間には矛盾が生じる。
KB-VQAのトレーニングフリー・コンフリクト対応・相関対応手法としてtextbfCC-VQAを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-27T11:56:26Z) - Diagnosing Knowledge Conflict in Multimodal Long-Chain Reasoning [78.86309644343295]
長い連鎖推論におけるマルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、異なる知識源が矛盾する信号を提供するときにしばしば失敗する。
我々は、これらの失敗を知識の衝突という統一概念の下で形式化し、入力レベルの客観的衝突とプロセスレベルの効果的な衝突を区別する。
本研究は,知識衝突下でのマルチモーダル推論のメカニズムを考察し,長CoT障害の診断と制御を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-16T07:10:44Z) - That's Deprecated! Understanding, Detecting, and Steering Knowledge Conflicts in Language Models for Code Generation [55.78914774437411]
大規模言語モデル(LLM)は、パラメトリック知識とプロンプトに含まれる矛盾する情報との相違に直面して振る舞う。
このような対立を構築・解釈するためのドメインに依存しないフレームワークを提案する。
本研究では, アクティベーションレベルのステアリングが, ランダムベースライン上でのステアリング成功率を最大12.6%向上させることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-21T22:27:56Z) - Beyond Artificial Misalignment: Detecting and Grounding Semantic-Coordinated Multimodal Manipulations [56.816929931908824]
マルチモーダルデータにおける意味的協調操作の検出の先駆者となった。
本稿では,RamDG(Retrieval-Augmented Manipulation Detection and Grounding)フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは既存の手法よりも優れており、SAMMの精度は最先端の手法に比べて2.06%高い。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-16T04:18:48Z) - The Effect of Pointer Analysis on Semantic Conflict Detection [1.8156923266875906]
現在のマージツールは、異なる開発者からの変更がテキスト統合されているが、セマンティックに相互に干渉している場合に発生するセマンティックコンフリを検知しない。
意味衝突静的解析の実装におけるポインタ解析を用いて,そのような偽陽性を低減できるかどうかを理解するために,実証的研究を行った。
同じ解析をポインタ解析を用いて実装し、2つのデータセット上で実行し、その頻度を観測し、その精度と計算性能を比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-26T23:37:16Z) - Detecção de Conflitos Semânticos com Testes Gerados por LLM [1.201626478128059]
我々は、Code Llama 70Bをベースとした新しいテスト生成ツールSMATを提案し、統合する。
SMATはユニットテストの生成と実行に依存している: テストがベースバージョンで失敗し、開発者の修正バージョンをパスするが、他の開発者の変更とマージした後に再び失敗すると、セマンティックコンフリクトが示される。
その結果,LLMベースのテスト生成は複雑なシナリオでは困難であり,計算コストも高いが,セマンティックコンフリクト検出の改善には有望な可能性があることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-09T11:38:53Z) - Checkification: A Practical Approach for Testing Static Analysis Truths [0.0]
本稿では,抽象解釈に基づく静的アナライザの試験法を提案する。
このアプローチの主な利点は、Ciaoアサーションベースのバリデーションフレームワーク内で直接フレーミングすることによる、シンプルさにあります。
我々は、CiaoPP静的解析器にアプローチを適用し、合理的なオーバーヘッドを伴う多くのバグを特定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-21T12:38:04Z) - Unraveling Cross-Modality Knowledge Conflicts in Large Vision-Language Models [33.76903352835436]
LVLM(Large Vision-Language Models)は、マルチモーダル入力をキャプチャし、推論する能力を示す。
これらのモデルは、そのビジョンと言語コンポーネント間の表現された知識の不整合から生じるパラメトリックな知識の衝突を招きやすい。
我々は、それらを検出し、解釈し、緩和するための体系的なアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-04T17:59:28Z) - AdaCAD: Adaptively Decoding to Balance Conflicts between Contextual and Parametric Knowledge [57.66282463340297]
知識の衝突は、大きな言語モデル(LLM)の文脈における情報と、そのパラメータに格納された知識との相違から生じる。
コンフリクトの度合いに基づいて動的に調整の重みを推定する,AdaCADと呼ばれる細粒度なインスタンスレベルのアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-11T16:35:18Z) - UAHOI: Uncertainty-aware Robust Interaction Learning for HOI Detection [18.25576487115016]
本稿では,Human-Object Interaction(HOI)検出について述べる。
与えられた画像やビデオフレーム内の人間とオブジェクト間の相互作用を識別し、理解するという課題に対処する。
本研究では,不確実性を考慮したロバストなヒューマンオブジェクトインタラクション学習であるtextscUAHOIを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-14T10:06:39Z) - SLIFER: Investigating Performance and Robustness of Malware Detection Pipelines [12.940071285118451]
アカデミアは、モデル1つまたはアンサンブル内の静的解析と動的解析を組み合わせることに焦点を当てる。
静的解析と動的解析の両方を逐次利用したWindowsのマルウェア検出パイプラインであるSLIFERを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-23T12:06:10Z) - Enhancing HOI Detection with Contextual Cues from Large Vision-Language Models [56.257840490146]
ConCueは、HOI検出における視覚的特徴抽出を改善するための新しいアプローチである。
コンテクストキューをインスタンスと相互作用検出器の両方に統合するマルチトウワーアーキテクチャを用いたトランスフォーマーベースの特徴抽出モジュールを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-26T09:11:32Z) - Detecting Semantic Conflicts with Unit Tests [5.273883263686449]
ブランチとマージはソフトウェア開発における一般的なプラクティスであり、開発者の生産性を高める。
現代のマージ技術は、テキストの衝突を自動的に解決するが、意味レベルでの衝突が発生すると失敗する。
単体テストの自動生成に基づくセマンティックマージツールであるSemAntic Mergeを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T19:36:28Z) - PAIF: Perception-Aware Infrared-Visible Image Fusion for Attack-Tolerant
Semantic Segmentation [50.556961575275345]
対向シーンにおけるセグメンテーションの堅牢性を促進するための認識認識型融合フレームワークを提案する。
我々は,先進の競争相手に比べて15.3% mIOUの利得で,ロバスト性を大幅に向上させることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-08T01:55:44Z) - Abnormal Event Detection via Hypergraph Contrastive Learning [54.80429341415227]
異常事象検出は多くの実アプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,分散異種情報ネットワークにおける異常事象検出問題について検討する。
AEHCLと呼ばれる新しいハイパーグラフコントラスト学習法が,異常事象のパターンをフルに捉えるために提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-02T08:23:20Z) - Exploiting Multi-Object Relationships for Detecting Adversarial Attacks
in Complex Scenes [51.65308857232767]
ディープニューラルネットワーク(DNN)をデプロイするビジョンシステムは、敵の例に弱いことが知られている。
近年の研究では、入力データの固有成分のチェックは、敵攻撃を検出するための有望な方法であることが示された。
言語モデルを用いてコンテキスト整合性チェックを行う新しい手法を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-19T00:52:10Z) - End-to-End Models for the Analysis of System 1 and System 2 Interactions
based on Eye-Tracking Data [99.00520068425759]
本稿では,よく知られたStroopテストの視覚的修正版において,様々なタスクと潜在的な競合事象を特定するための計算手法を提案する。
統計的分析により、選択された変数は、異なるシナリオにおける注意負荷の変動を特徴付けることができることが示された。
機械学習技術は,異なるタスクを分類精度良く区別できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-03T17:46:13Z)
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。