論文の概要: GenCode: A Generic Data Augmentation Framework for Boosting Deep Learning-Based Code Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15769v2
• Date: Mon, 11 Nov 2024 09:38:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:06:15.083481
• Title: GenCode: A Generic Data Augmentation Framework for Boosting Deep Learning-Based Code Understanding
• Title（参考訳）: GenCode: ディープラーニングベースのコード理解を促進する汎用データ拡張フレームワーク
• Authors: Zeming Dong, Qiang Hu, Xiaofei Xie, Maxime Cordy, Mike Papadakis, Jianjun Zhao,
• Abstract要約: 我々は、コード理解モデルのトレーニングを強化するために、汎用データ拡張フレームワークGenCodeを導入する。 GenCodeの有効性を評価するため、4つのコード理解タスクと3つの事前学習されたコードモデルの実験を行った。 最先端(SOTA)のコード拡張手法であるMixCodeと比較すると、GenCodeは平均で2.92%高い精度と4.90%の堅牢性を持つコードモデルを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.02426812004216
• License:
• Abstract: Pre-trained code models lead the era of code intelligence with multiple models have been designed with impressive performance. However, one important problem, data augmentation for code data that automatically helps developers prepare training data lacks study in this field. In this paper, we introduce a generic data augmentation framework, GenCode, to enhance the training of code understanding models. Simply speaking, GenCode follows a generation-and-selection paradigm to prepare useful training code data. Specifically, it employs code transformation techniques to generate new code candidates first and then selects important ones as the training data by importance metrics. To evaluate the effectiveness of GenCode, we conduct experiments on four code understanding tasks (e.g., code clone detection) and three pre-trained code models (e.g., CodeT5). Compared to the state-of-the-art (SOTA) code augmentation method, MixCode, GenCode produces code models with 2.92% higher accuracy and 4.90% robustness on average.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練されたコードモデルは、複数のモデルによるコードインテリジェンスの時代をリードする。 しかし、重要な問題のひとつは、開発者がトレーニングデータを作成するのに自動的に役立つコードデータに対するデータ拡張がこの分野での研究を欠いていることである。 本稿では,コード理解モデルのトレーニングを強化するための汎用データ拡張フレームワークであるGenCodeを紹介する。 簡単に言えば、GenCodeはジェネレーション・アンド・セレクションのパラダイムに従って、有用なトレーニングコードデータを作成します。 具体的には、コード変換技術を使用して、まず新しいコード候補を生成し、次に重要なメトリクスによるトレーニングデータとして重要なものを選択する。 GenCodeの有効性を評価するため、4つのコード理解タスク(例えば、コードクローン検出)と3つの事前訓練されたコードモデル(例えば、CodeT5)について実験を行った。 最先端(SOTA)のコード拡張手法であるMixCodeと比較すると、GenCodeは平均で2.92%高い精度と4.90%の堅牢性を持つコードモデルを生成する。

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