論文の概要: A Survey of Deep Learning Based Software Refactoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19226v1
- Date: Tue, 30 Apr 2024 03:07:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 15:43:32.746690
- Title: A Survey of Deep Learning Based Software Refactoring
- Title（参考訳）: ディープラーニングに基づくソフトウェアリファクタリングに関する調査
- Authors: Bridget Nyirongo, Yanjie Jiang, He Jiang, Hui Liu,
- Abstract要約: 大量のディープラーニングベースのアプローチがソフトウェアをリファクタリングするために提案されている。
このような作品に関する包括的なレビューや、深層学習に基づくアプローチのための分類の欠如がある。
ディープラーニング技術のほとんどは、コードの臭いの検出やソリューションの推奨に使われてきた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.716522445049744
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Refactoring is one of the most important activities in software engineering which is used to improve the quality of a software system. With the advancement of deep learning techniques, researchers are attempting to apply deep learning techniques to software refactoring. Consequently, dozens of deep learning-based refactoring approaches have been proposed. However, there is a lack of comprehensive reviews on such works as well as a taxonomy for deep learning-based refactoring. To this end, in this paper, we present a survey on deep learning-based software refactoring. We classify related works into five categories according to the major tasks they cover. Among these categories, we further present key aspects (i.e., code smell types, refactoring types, training strategies, and evaluation) to give insight into the details of the technologies that have supported refactoring through deep learning. The classification indicates that there is an imbalance in the adoption of deep learning techniques for the process of refactoring. Most of the deep learning techniques have been used for the detection of code smells and the recommendation of refactoring solutions as found in 56.25\% and 33.33\% of the literature respectively. In contrast, only 6.25\% and 4.17\% were towards the end-to-end code transformation as refactoring and the mining of refactorings, respectively. Notably, we found no literature representation for the quality assurance for refactoring. We also observe that most of the deep learning techniques have been used to support refactoring processes occurring at the method level whereas classes and variables attracted minimal attention. Finally, we discuss the challenges and limitations associated with the employment of deep learning-based refactorings and present some potential research opportunities for future work.
- Abstract（参考訳）: リファクタリングは、ソフトウェアシステムの品質向上に使用されるソフトウェア工学における最も重要なアクティビティの1つです。
ディープラーニング技術の進歩により、研究者はソフトウェアリファクタリングにディープラーニング技術を適用しようとしている。
その結果、多くのディープラーニングベースのリファクタリングアプローチが提案されている。
しかし、このような作品に関する包括的なレビューや、ディープラーニングベースのリファクタリングのための分類の欠如がある。
そこで本論文では,ディープラーニングに基づくソフトウェアリファクタリングに関する調査を行う。
私たちは関連する作品を、彼らがカバーしている主要なタスクに応じて5つのカテゴリに分類します。
これらのカテゴリの中で、我々はさらに重要な側面(コードの臭いの種類、リファクタリングタイプ、トレーニング戦略、評価など)を提示し、ディープラーニングを通じてリファクタリングをサポートする技術の詳細について洞察する。
この分類は、リファクタリングプロセスにおけるディープラーニング技術の採用に不均衡があることを示唆している。
深層学習技術のほとんどは、それぞれ56.25\%と33.33\%の文献で見られるように、コードの臭いの検出とリファクタリングソリューションの推奨に使用されている。
対照的に、リファクタリングとリファクタリングのマイニングとして、エンドツーエンドのコード変換に向かっているのは6.25\%と4.17\%だけだった。
特に、リファクタリングの品質保証に関する文献表現はありませんでした。
また、ディープラーニング技術のほとんどは、メソッドレベルで発生したリファクタリングプロセスをサポートするために使われていますが、クラスや変数は最小限の注意を惹きつけています。
最後に,ディープラーニングによるリファクタリングの実施に伴う課題と限界について論じ,今後の研究の可能性を示唆する。
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