Fugu-MT 論文翻訳(概要): CC2Vec: Combining Typed Tokens with Contrastive Learning for Effective Code Clone Detection

論文の概要: CC2Vec: Combining Typed Tokens with Contrastive Learning for Effective Code Clone Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00428v1
Date: Wed, 1 May 2024 10:18:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-02 15:57:39.055070
Title: CC2Vec: Combining Typed Tokens with Contrastive Learning for Effective Code Clone Detection
Title（参考訳）: CC2Vec:コードクローン検出のための型付きトークンとコントラスト学習の組み合わせ
Authors: Shihan Dou, Yueming Wu, Haoxiang Jia, Yuhao Zhou, Yan Liu, Yang Liu,
Abstract要約: CC2Vecは、単純なコードクローンを素早く識別するために設計された新しいコード符号化手法である。広く使われている2つのデータセット(BigCloneBenchとGoogle Code Jam)上でCC2Vecを評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.729032739935132
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: With the development of the open source community, the code is often copied, spread, and evolved in multiple software systems, which brings uncertainty and risk to the software system (e.g., bug propagation and copyright infringement). Therefore, it is important to conduct code clone detection to discover similar code pairs. Many approaches have been proposed to detect code clones where token-based tools can scale to big code. However, due to the lack of program details, they cannot handle more complicated code clones, i.e., semantic code clones. In this paper, we introduce CC2Vec, a novel code encoding method designed to swiftly identify simple code clones while also enhancing the capability for semantic code clone detection. To retain the program details between tokens, CC2Vec divides them into different categories (i.e., typed tokens) according to the syntactic types and then applies two self-attention mechanism layers to encode them. To resist changes in the code structure of semantic code clones, CC2Vec performs contrastive learning to reduce the differences introduced by different code implementations. We evaluate CC2Vec on two widely used datasets (i.e., BigCloneBench and Google Code Jam) and the results report that our method can effectively detect simple code clones. In addition, CC2Vec not only attains comparable performance to widely used semantic code clone detection systems such as ASTNN, SCDetector, and FCCA by simply fine-tuning, but also significantly surpasses these methods in both detection efficiency.
Abstract（参考訳）: オープンソースコミュニティの発展に伴い、コードがコピーされ、拡散され、複数のソフトウェアシステムで進化することが多く、ソフトウェアシステムに不確実性とリスクをもたらす(バグの伝播や著作権侵害など)。したがって、類似のコードペアを発見するためには、コードクローン検出を実行することが重要である。トークンベースのツールが大きなコードにスケール可能なコードクローンを検出するために、多くのアプローチが提案されている。しかし、プログラムの詳細が不足しているため、より複雑なコードクローン、すなわちセマンティックコードクローンを扱うことはできない。本稿では,単純なコードクローンを迅速に識別すると同時に,セマンティックコードクローン検出機能を強化した新しいコード符号化手法であるCC2Vecを紹介する。プログラムの詳細をトークン間で保持するために、CC2Vecはそれらを構文タイプに応じて異なるカテゴリ(例えば型付きトークン)に分割し、2つの自己保持機構レイヤを適用してエンコードする。セマンティックコードクローンのコード構造の変化に抵抗するため、CC2Vecは異なるコード実装で導入された違いを減らすために対照的な学習を行う。我々は,広く使用されている2つのデータセット(BigCloneBenchとGoogle Code Jam)上でCC2Vecを評価し,本手法が単純なコードクローンを効果的に検出できることを報告した。さらに、CC2Vecは、ASTNN、SCDetector、FCCAといった広く使われているセマンティックコードクローン検出システムに匹敵する性能を得るだけでなく、検出効率においてこれらの手法をはるかに上回っている。

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