論文の概要: CONCORD: Towards a DSL for Configurable Graph Code Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17967v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 16:16:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 14:06:39.460257
• Title: CONCORD: Towards a DSL for Configurable Graph Code Representation
• Title（参考訳）: CONCORD: 構成可能なグラフコード表現のためのDSLを目指す
• Authors: Mootez Saad and Tushar Sharma
• Abstract要約: カスタマイズ可能なグラフ表現を構築するためのドメイン固有言語であるCONCORDを紹介する。 実例として,コードの臭い検出に有効であることを示す。 ConCORDは、研究者がカスタマイズ可能なグラフベースのコード表現を作成し、実験するのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.756550107432323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning is widely used to uncover hidden patterns in large code corpora. To achieve this, constructing a format that captures the relevant characteristics and features of source code is essential. Graph-based representations have gained attention for their ability to model structural and semantic information. However, existing tools lack flexibility in constructing graphs across different programming languages, limiting their use. Additionally, the output of these tools often lacks interoperability and results in excessively large graphs, making graph-based neural networks training slower and less scalable. We introduce CONCORD, a domain-specific language to build customizable graph representations. It implements reduction heuristics to reduce graphs' size complexity. We demonstrate its effectiveness in code smell detection as an illustrative use case and show that: first, CONCORD can produce code representations automatically per the specified configuration, and second, our heuristics can achieve comparable performance with significantly reduced size. CONCORD will help researchers a) create and experiment with customizable graph-based code representations for different software engineering tasks involving DL, b) reduce the engineering work to generate graph representations, c) address the issue of scalability in GNN models, and d) enhance the reproducibility of experiments in research through a standardized approach to code representation and analysis.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、大規模なコードコーパスの隠れたパターンを明らかにするために広く使われている。 これを実現するには、ソースコードの関連する特徴と特徴をキャプチャするフォーマットの構築が不可欠である。 グラフに基づく表現は、構造情報や意味情報をモデル化する能力に注目を集めている。 しかし、既存のツールは異なるプログラミング言語にまたがるグラフ構築の柔軟性に欠けており、使用を制限している。 さらに、これらのツールの出力は相互運用性に欠けており、結果として過剰に大きなグラフが発生し、グラフベースのニューラルネットワークのトレーニングが遅くなり、スケーラビリティが低下する。 カスタマイズ可能なグラフ表現を構築するためのドメイン固有言語であるCONCORDを紹介する。 グラフのサイズ複雑性を減らすために、還元ヒューリスティックスを実装している。 まず、CONCORDは指定した設定に応じて自動的にコード表現を生成でき、次に、我々のヒューリスティックスはサイズを大幅に小さくして同等のパフォーマンスを達成できます。 CONCORDは研究者を助ける a)DLを含むさまざまなソフトウェアエンジニアリングタスクのために、カスタマイズ可能なグラフベースのコード表現を作成し、実験すること。 b) グラフ表現を生成するためのエンジニアリング作業の削減 c) GNNモデルのスケーラビリティの問題に対処し、 d) コード表現及び分析の標準化アプローチによる研究における実験の再現性の向上。

関連論文リスト

• Instance-Aware Graph Prompt Learning [71.26108600288308]
  本稿では,インスタンス対応グラフプロンプト学習(IA-GPL)について紹介する。 このプロセスでは、軽量アーキテクチャを使用して各インスタンスの中間プロンプトを生成する。 複数のデータセットと設定で実施された実験は、最先端のベースラインと比較して、IA-GPLの優れたパフォーマンスを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T18:38:38Z)
• GraphCroc: Cross-Correlation Autoencoder for Graph Structural Reconstruction [6.817416560637197]
  グラフオートエンコーダ(GAE)はノード埋め込みからグラフ構造を再構築する。 我々はGAE表現能力を著しく向上する相互相関機構を導入する。 また、さまざまな下流タスクに適したフレキシブルエンコーダアーキテクチャをサポートする新しいGAEであるGraphCrocを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T12:59:45Z)
• MuseGraph: Graph-oriented Instruction Tuning of Large Language Models for Generic Graph Mining [41.19687587548107]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、異なるグラフタスクやデータセットに適用されるたびに、再トレーニングされる必要がある。 GNNとLarge Language Models(LLM)の強みをシームレスに統合する新しいフレームワークMusteGraphを提案する。 実験結果から,異なるグラフタスクの大幅な改善が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T09:27:32Z)
• DGNN: Decoupled Graph Neural Networks with Structural Consistency between Attribute and Graph Embedding Representations [62.04558318166396]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、複雑な構造を持つグラフ上での表現学習の堅牢性を示す。 ノードのより包括的な埋め込み表現を得るために、Decoupled Graph Neural Networks (DGNN)と呼ばれる新しいGNNフレームワークが導入された。 複数のグラフベンチマークデータセットを用いて、ノード分類タスクにおけるDGNNの優位性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-28T06:43:13Z)
• GraphCoCo: Graph Complementary Contrastive Learning [65.89743197355722]
  グラフコントラスト学習(GCL)は、手作業によるアノテーションの監督なしに、グラフ表現学習(GRL)において有望な性能を示した。 本稿では,この課題に対処するため,グラフココというグラフ補完型コントラスト学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-24T02:58:36Z)
• Software Vulnerability Detection via Deep Learning over Disaggregated Code Graph Representation [57.92972327649165]
  この研究は、コードコーパスから安全でないパターンを自動的に学習するためのディープラーニングアプローチを探求する。 コードには解析を伴うグラフ構造が自然に認められるため,プログラムの意味的文脈と構造的規則性の両方を利用する新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-07T21:24:36Z)
• CogDL: A Comprehensive Library for Graph Deep Learning [55.694091294633054]
  研究者や実践者が実験を行い、メソッドを比較し、簡単かつ効率的にアプリケーションを構築することができるグラフ深層学習ライブラリであるCogDLを紹介します。 CogDLでは,様々なグラフタスクに対するGNNモデルのトレーニングと評価のための統一設計を提案し,既存のグラフ学習ライブラリに固有のものである。 我々はCogDLのための効率的なスパース演算子を開発し、効率性のための最も競争力のあるグラフライブラリとなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-01T12:35:16Z)
• GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training [62.73470368851127]
  グラフ表現学習は現実世界の問題に対処する強力な手法として登場した。 自己教師付きグラフニューラルネットワーク事前トレーニングフレームワークであるGraph Contrastive Codingを設計する。 3つのグラフ学習タスクと10のグラフデータセットについて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T16:18:35Z)
• Self-Constructing Graph Convolutional Networks for Semantic Labeling [23.623276007011373]
  本稿では,学習可能な潜伏変数を用いて埋め込みを生成する自己構築グラフ(SCG)を提案する。 SCGは、空中画像中の複雑な形状の物体から、最適化された非局所的なコンテキストグラフを自動的に取得することができる。 本稿では,ISPRS Vaihingen データセット上で提案した SCG の有効性と柔軟性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-15T21:55:24Z)

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。