Fugu-MT 論文翻訳(概要): On The Effectiveness of Dynamic Reduction Techniques in Automated Program Repair

論文の概要: On The Effectiveness of Dynamic Reduction Techniques in Automated Program Repair

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16225v1
Date: Sun, 23 Jun 2024 21:35:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-25 18:25:12.049463
Title: On The Effectiveness of Dynamic Reduction Techniques in Automated Program Repair
Title（参考訳）: 自動プログラム修復における動的削減手法の有効性について
Authors: Omar I. Al-Bataineh,
Abstract要約: 本稿では,大規模バグ修正プログラムを効果的に処理するプログラム修復フレームワークについて述べる。このフレームワークは、プログラムスライシングの形式でプログラムの削減を利用して、修正中のバグとは無関係にコードの一部を除去する。広く使用されているDefects4Jデータセットに対する実験結果から,修復品質の劣化を伴わずに,大幅な性能向上が達成できることが判明した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7767466724342067
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Repairing a large-scale buggy program using current automated program repair (APR) approaches can be a time-consuming operation that requires significant computational resources. We describe a program repair framework that effectively handles large-scale buggy programs of industrial complexity. The framework exploits program reduction in the form of program slicing to eliminate parts of the code irrelevant to the bug being repaired without adversely affecting the capability of the repair system in producing correct patches. Observation-based slicing is a recently introduced, language-independent slicing technique that shows a good effectiveness in a wide range of applications. In this work, we show how ORBS can be effectively integrated with APR to improve all aspects of the repair process including the fault localization step, patch generation step, and patch validation step. The presented repair framework indeed enhances the capability of APR by reducing the execution cost of a test suite and the search cost for the appropriate faulty statement corresponding to the bug being repair. Our empirical results on the widely used Defects4J dataset reveal that a substantial improvement in performance can be obtained without any degradation in repair quality.
Abstract（参考訳）: 現在の自動プログラム修復(APR)アプローチを使って大規模なバグジープログラムを修復することは、かなりの計算資源を必要とする時間を要する操作である。本稿では,大規模バグ修正プログラムを効果的に処理するプログラム修復フレームワークについて述べる。このフレームワークは、プログラムスライシングの形式でプログラムの削減を利用して、バグに関係のないコードの一部を除去し、修正システムの正しいパッチ作成能力に悪影響を及ぼすことなく、修正する。観察に基づくスライシングは、最近導入された言語に依存しないスライシング技術であり、幅広いアプリケーションにおいて優れた効果を示す。本研究では,障害局所化ステップ,パッチ生成ステップ,パッチ検証ステップを含む,修復プロセスのすべての側面を改善するために,ORBSをAPRと効果的に統合する方法を示す。提案した補修フレームワークは、テストスイートの実行コストと、修正中のバグに対応する適切な欠陥文の検索コストを低減し、APRの能力を高める。広く使用されているDefects4Jデータセットに対する実験結果から,修復品質の劣化を伴わずに,大幅な性能向上が達成できることが判明した。

関連論文リスト

FastFixer: An Efficient and Effective Approach for Repairing Programming Assignments [21.848112758958543]
本稿では,FastFixerを提案する。まず,必要なパッチと関連するコンテキストを生成する方法を学ぶことへのLLMの関心を高めることを目的とした,修復指向のファインチューニング戦略を提案する。修復効率を考慮すると、FastFixerは自動回帰復号アルゴリズムと比較して16.67倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-11T10:17:02Z)
The Impact of Program Reduction on Automated Program Repair [0.3277163122167433]
本稿では,現代のAPRツールのスケーラビリティ向上を目的としたプログラム修復手法について述べる。本研究では,スライシングが修復プロセスの3つの段階,すなわち障害局所化,パッチ生成,パッチ検証に与える影響について検討する。プログラムの削減は修理品質を劣化させることなくAPRの性能を向上させることができるが、この改善は普遍的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-02T09:23:45Z)
Towards Practical and Useful Automated Program Repair for Debugging [4.216808129651161]
PracAPRは統合開発環境(IDE)で動作する対話型修復システムである PracAPRはテストスイートやプログラムの再実行を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-12T03:19:54Z)
Agent-Driven Automatic Software Improvement [55.2480439325792]
本提案は,Large Language Models (LLMs) を利用したエージェントの展開に着目して,革新的なソリューションの探求を目的とする。継続的学習と適応を可能にするエージェントの反復的性質は、コード生成における一般的な課題を克服するのに役立ちます。我々は,これらのシステムにおける反復的なフィードバックを用いて,エージェントの基盤となるLLMをさらに微調整し,自動化されたソフトウェア改善のタスクに整合性を持たせることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-24T15:45:22Z)
Investigating the Transferability of Code Repair for Low-Resource Programming Languages [57.62712191540067]
大規模言語モデル(LLM)は、コード生成タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。近年の作業は、連鎖推論や蒸留といった現代的な技術を統合することで、コード修復のプロセスを強化している。高低資源言語と低低資源言語の両方でコード修復を蒸留する利点について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-21T05:05:39Z)
Efficient Degradation-aware Any Image Restoration [83.92870105933679]
我々は,低ランク体制下での学習者(DaLe)を用いた効率的なオールインワン画像復元システムである textitDaAIR を提案する。モデルキャパシティを入力劣化に動的に割り当てることにより、総合学習と特定の学習を統合した効率的な復調器を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-24T11:53:27Z)
Invariant-based Program Repair [1.7767466724342067]
本稿では,プログラム不変量の概念に基づく汎用型自動プログラム修復(APR)フレームワークについて述べる。本稿では,APRにおける不変量を利用したパフォーマンスバグの修復システムを構築することにより,APRにおける不変量を活用することの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-27T17:46:19Z)
TranDRL: A Transformer-Driven Deep Reinforcement Learning Enabled Prescriptive Maintenance Framework [58.474610046294856]
産業システムは、運用効率を高め、ダウンタイムを減らすための信頼性の高い予測保守戦略を要求する。本稿では,Transformerモデルに基づくニューラルネットワークと深部強化学習(DRL)アルゴリズムの機能を活用し,システムの保守動作を最適化する統合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-29T02:27:54Z)
Practical Program Repair via Preference-based Ensemble Strategy [28.176710503313895]
本稿では、異なるバグを修復するためのAPRツールのランク付けを行うためのPreference-based Ensemble Program repair framework(P-EPR)を提案する。 P-EPRは、修復パターンを利用した最初の非学習ベースのAPRアンサンブル法である。実験の結果,P-EPRは柔軟性と有効性の両方において既存の戦略よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-15T07:23:04Z)
RAP-Gen: Retrieval-Augmented Patch Generation with CodeT5 for Automatic Program Repair [75.40584530380589]
新たな検索型パッチ生成フレームワーク(RAP-Gen)を提案する。 RAP-Gen 以前のバグ修正ペアのリストから取得した関連する修正パターンを明示的に活用する。 RAP-GenをJavaScriptのTFixベンチマークとJavaのCode RefinementとDefects4Jベンチマークの2つのプログラミング言語で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-12T08:52:56Z)
Graph-based, Self-Supervised Program Repair from Diagnostic Feedback [108.48853808418725]
本稿では,ソースコードの修復や診断フィードバックに関連するシンボルを結合するプログラムフィードバックグラフを提案する。次に、推論プロセスのモデル化にグラフニューラルネットワークを適用します。オンラインで利用可能なラベルのないプログラムを活用するプログラム修復のための自己指導型学習パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-20T07:24:28Z)

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。