Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Redundancy-based Automated Program Repair by Fine-grained Pattern Mining

論文の概要: Enhancing Redundancy-based Automated Program Repair by Fine-grained Pattern Mining

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15955v1
Date: Tue, 26 Dec 2023 08:42:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-27 15:32:51.899581
Title: Enhancing Redundancy-based Automated Program Repair by Fine-grained Pattern Mining
Title（参考訳）: 微細パターンマイニングによる冗長性に基づく自動プログラム修復の促進
Authors: Jiajun Jiang, Zijie Zhao, Zhirui Ye, Bo Wang, Hongyu Zhang, Junjie Chen
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.3896381051331
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Redundancy-based automated program repair (APR), which generates patches by referencing existing source code, has gained much attention since they are effective in repairing real-world bugs with good interpretability. However, since existing approaches either demand the existence of multi-line similar code or randomly reference existing code, they can only repair a small number of bugs with many incorrect patches, hindering their wide application in practice. In this work, we aim to improve the effectiveness of redundancy-based APR by exploring more effective source code reuse methods for improving the number of correct patches and reducing incorrect patches. Specifically, we have proposed a new repair technique named Repatt, which incorporates a two-level pattern mining process for guiding effective patch generation (i.e., token and expression levels). We have conducted an extensive experiment on the widely-used Defects4J benchmark and compared Repatt with eight state-of-the-art APR approaches. The results show that our approach complements existing approaches by repairing {15} unique bugs compared with the latest deep learning-based methods and {19} unique bugs compared with traditional repair methods when providing the perfect fault localization. In addition, when the perfect fault localization is unknown in real practice, Repatt significantly outperforms the baseline approaches by achieving much higher patch precision, i.e., {83.8\%}. Moreover, we further proposed an effective patch ranking strategy for combining the strength of Repatt and the baseline methods. The result shows that it repairs 124 bugs when only considering the Top-1 patches and improves the best-performing repair method by repairing 39 more bugs. The results demonstrate the effectiveness of our approach for practical use.
Abstract（参考訳）: 冗長性に基づく自動プログラム修復(APR)は、既存のソースコードを参照することでパッチを生成する。しかし、既存のアプローチでは、複数行の類似コードが存在するか、既存のコードをランダムに参照する必要があるため、修正できるのは少数のバグだけであり、多くの不正確なパッチがある。本研究では, 冗長性に基づくAPRの有効性を向上させることを目的として, 正確なパッチ数を改善するために, より効率的なソースコード再利用手法を提案する。具体的には,効果的なパッチ生成(トークンと表現レベル)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 ベンチマークを広範囲に実験し、repatt を 8 つの最先端 apr アプローチと比較した。以上の結果から,本手法は,最新の深層学習法と比較し,従来のフォールトローカライゼーションの手法と比較して,{15} 独自のバグと {19} 独自のバグを修復することで,既存のアプローチを補完することを示す。さらに、完全なフォールトローカライゼーションが実際に行われている場合、Repatt はより高いパッチ精度、すなわち {83.8\%} を達成することでベースラインアプローチを著しく上回る。さらに,Repattの強度とベースライン法を組み合わせるための効果的なパッチランキング戦略を提案する。その結果、Top-1パッチのみを考慮すると124のバグを修復し、39のバグを修復することで最も優れた修復方法を改善した。その結果,本手法の有効性が実証された。

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