論文の概要: BAFLineDP: Code Bilinear Attention Fusion Framework for Line-Level Defect Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07132v1
• Date: Sun, 11 Feb 2024 09:01:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 17:17:46.895166
• Title: BAFLineDP: Code Bilinear Attention Fusion Framework for Line-Level Defect Prediction
• Title（参考訳）: BAFLineDP:ラインレベル欠陥予測のためのコードバイリニア注意融合フレームワーク
• Authors: Shaojian Qiu, Huihao Huang, Jianxiang Luo, Yingjie Kuang, Haoyu Luo
• Abstract要約: 本稿では,BAFLineDP(Code Bilinear attention fusion framework)に基づくラインレベルの欠陥予測手法を提案する。 以上の結果から,BAFLineDPは現在のファイルレベルおよびラインレベルの欠陥予測手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Software defect prediction aims to identify defect-prone code, aiding developers in optimizing testing resource allocation. Most defect prediction approaches primarily focus on coarse-grained, file-level defect prediction, which fails to provide developers with the precision required to locate defective code. Recently, some researchers have proposed fine-grained, line-level defect prediction methods. However, most of these approaches lack an in-depth consideration of the contextual semantics of code lines and neglect the local interaction information among code lines. To address the above issues, this paper presents a line-level defect prediction method grounded in a code bilinear attention fusion framework (BAFLineDP). This method discerns defective code files and lines by integrating source code line semantics, line-level context, and local interaction information between code lines and line-level context. Through an extensive analysis involving within- and cross-project defect prediction across 9 distinct projects encompassing 32 releases, our results demonstrate that BAFLineDP outperforms current advanced file-level and line-level defect prediction approaches.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア欠陥予測(software defect prediction)は、欠陥が発生しやすいコードを特定し、開発者がリソースの割り当てを最適化するのに役立つ。 ほとんどの欠陥予測アプローチは、主に粗粒度の高いファイルレベルの欠陥予測にフォーカスしており、欠陥のあるコードを見つけるのに必要な精度を開発者に提供できない。 近年,細粒度ラインレベルの欠陥予測手法が提案されている。 しかし、これらのアプローチのほとんどは、コード行の文脈的意味に関する深い考察を欠き、コード行間のローカルなインタラクション情報を無視している。 上記の問題に対処するため,コード双線形アテンション融合フレームワーク(BAFLineDP)を基盤としたラインレベルの欠陥予測手法を提案する。 ソースコードのセマンティクス、行レベルのコンテキスト、およびコードラインと行レベルのコンテキスト間のローカルなインタラクション情報を統合することにより、欠陥のあるコードファイルと行を識別する。 32リリースを含む9つのプロジェクトにおいて,プロジェクト内およびプロジェクト間の欠陥予測を広範囲に分析することにより,BAFLineDPが現在のファイルレベルおよびラインレベルの欠陥予測手法より優れていることを示す。

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