論文の概要: I3DE: An IDE for Inspecting Inconsistencies in PL/SQL Code
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03433v1
- Date: Wed, 6 Mar 2024 03:34:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 16:12:09.242617
- Title: I3DE: An IDE for Inspecting Inconsistencies in PL/SQL Code
- Title(参考訳): I3DE:PL/SQLコードの矛盾を検査するIDE
- Authors: Jiangshan Liu, Shuang Liu, Junjie Chen
- Abstract要約: I3DE - PL/コードの矛盾を検査するIDEプラグイン。
PL/セマンティクスの一貫性のない理解によって導入された誤用やバグなどの潜在的な問題を最初に観察した。
PL/コードにおけるそのような不整合を検査するためのテストベースアプローチを提案する。
IntelliJ Platform用の広く利用可能なプラグインであるI3DEで、私たちのアプローチを設計し、実装しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.920702858378021
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we introduce I3DE (Inconsistency Inspecting IDE) - an IDE
plugin to inspect inconsistencies in PL/SQL code. We first observed the
potential issues, e.g., misuses or bugs, that are introduced by the
inconsistent understanding of PL/SQL semantics by PL/SQL programmers and DBMS
developers, and propose a metamorphic testing-based approach for inspecting
such inconsistencies in PL/SQL code. We design and implement our approach in
I3DE, a widely usable plugin for the IntelliJ Platform. We conducted a
comparative user study involving 16 participants, and the findings indicate
that I3DE is consistently effective and efficient in helping programmers
identify and avoid inconsistencies across different programming difficulties
- Abstract(参考訳): 本稿では,PL/SQLコードの矛盾を検査するIDEプラグインであるI3DE(Inconsistency Inspecting IDE)を紹介する。
PL/SQLプログラマとDBMS開発者によるPL/SQLセマンティクスの一貫性のない理解によって導入された誤用やバグなどの潜在的な問題を最初に観察し、PL/SQLコードのこのような矛盾を検査するためのメタモルフィックテストベースのアプローチを提案する。
IntelliJ Platform用の広く利用可能なプラグインであるI3DEで、私たちのアプローチを設計し、実装しています。
16名の参加者を対象とした比較ユーザ調査を行い,i3deは,プログラミングの難易度にまたがる不整合をプログラマが識別し回避する上で,一貫して効果的かつ効率的であることを示唆した。
関連論文リスト
- E-SQL: Direct Schema Linking via Question Enrichment in Text-to-SQL [1.187832944550453]
E-レポジトリは、直接スキーマリンクと候補述語拡張による課題に対処するために設計された新しいパイプラインである。
E-は、関連するデータベースアイテム(テーブル、列、値)と条件を質問に直接組み込むことで、自然言語クエリを強化し、クエリとデータベース構造の間のギャップを埋める。
本研究では,従来の研究で広く研究されてきた手法であるスキーマフィルタリングの影響について検討し,先進的な大規模言語モデルと並行して適用した場合のリターンの低下を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-25T09:02:48Z) - PTD-SQL: Partitioning and Targeted Drilling with LLMs in Text-to-SQL [54.304872649870575]
大規模言語モデル(LLM)は、テキスト・トゥ・センス・タスクの強力なツールとして登場した。
本研究では,クエリグループパーティショニングを用いることで,単一問題に特有の思考プロセスの学習に集中できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-21T09:33:14Z) - DAC: Decomposed Automation Correction for Text-to-SQL [51.48239006107272]
De Automation Correction (DAC)を導入し、エンティティリンクとスケルトン解析を分解することでテキストから合成を補正する。
また,本手法では,ベースライン法と比較して,スパイダー,バード,カグルDBQAの平均値が平均3.7%向上することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-16T14:43:15Z) - Schema-Aware Multi-Task Learning for Complex Text-to-SQL [4.913409359995421]
複雑なsqlクエリのためのスキーマ対応マルチタスク学習フレームワーク(MT)を提案する。
具体的には、有効な質問スキーマリンクを識別するために、識別器モジュールを設計する。
デコーダ側では、テーブルと列の接続を記述するために、6種類の関係を定義します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-09T01:13:37Z) - Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark Evaluation [76.76046657162306]
大規模言語モデル(LLM)はテキスト・ツー・タスクの新しいパラダイムとして登場した。
大規模言語モデル(LLM)はテキスト・ツー・タスクの新しいパラダイムとして登場した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-29T14:59:54Z) - SQL-PaLM: Improved Large Language Model Adaptation for Text-to-SQL (extended) [53.95151604061761]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたテキスト・ツー・フィルタリングのフレームワークを提案する。
数発のプロンプトで、実行ベースのエラー解析による一貫性復号化の有効性について検討する。
命令の微調整により、チューニングされたLLMの性能に影響を及ぼす重要なパラダイムの理解を深める。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-26T21:39:05Z) - Towards Generalizable and Robust Text-to-SQL Parsing [77.18724939989647]
本稿では,タスク分解,知識獲得,知識構成からなる新しいTKKフレームワークを提案する。
このフレームワークは,Spider,SParC,Co.データセット上でのすべてのシナリオと最先端のパフォーマンスに有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-23T09:21:27Z) - S$^2$SQL: Injecting Syntax to Question-Schema Interaction Graph Encoder
for Text-to-SQL Parsers [66.78665327694625]
テキスト-関係解析のための質問-エンコーダグラフに構文を注入するS$2$を提案する。
また、疎結合制約を用いて多様なエッジ埋め込みを誘導し、ネットワークの性能をさらに向上させる。
スパイダーとロバスト性設定の実験は、提案手法が事前学習モデルを使用する場合、既存のすべての手法より優れていることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-14T09:49:15Z)
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。