論文の概要: CodeFlow: Program Behavior Prediction with Dynamic Dependencies Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02816v3
• Date: Sun, 09 Feb 2025 17:50:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 18:57:48.725386
• Title: CodeFlow: Program Behavior Prediction with Dynamic Dependencies Learning
• Title（参考訳）: CodeFlow:動的依存学習によるプログラム動作予測
• Authors: Cuong Chi Le, Hoang Nhat Phan, Huy Nhat Phan, Tien N. Nguyen, Nghi D. Q. Bui,
• Abstract要約: CodeFlowは、コードカバレッジを予測し、実行時のエラーを検出する、新しい機械学習ベースのアプローチである。 CodeFlowは、実行可能なすべての実行パスと、異なるステートメント間の統計関係を効果的に表現します。 私たちの経験的評価は、CodeFlowがコードカバレッジ予測の精度を大幅に改善し、実行時のエラーを効果的にローカライズできることを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.347234752942684
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Predicting program behavior without execution is a critical task in software engineering. Existing models often fall short in capturing the dynamic dependencies among program elements. To address this, we present CodeFlow, a novel machine learning-based approach that predicts code coverage and detects runtime errors by learning both static and dynamic dependencies within the code. By using control flow graphs (CFGs), CodeFlow effectively represents all possible execution paths and the statistic relations between different statements, providing a more comprehensive understanding of program behaviors. CodeFlow constructs CFGs to represent possible execution paths and learns vector representations (embeddings) for CFG nodes, capturing static control-flow dependencies. Additionally, it learns dynamic dependencies by leveraging execution traces, which reflect the impacts among statements during execution. This combination enables CodeFlow to accurately predict code coverage and identify runtime errors. Our empirical evaluation demonstrates that CodeFlow significantly improves code coverage prediction accuracy and effectively localizes runtime errors, outperforming state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 実行せずにプログラムの振る舞いを予測することは、ソフトウェア工学において重要なタスクである。 既存のモデルは、しばしばプログラム要素間の動的依存関係をキャプチャするのに不足する。 これを解決するために、コードカバレッジを予測し、コード内の静的および動的依存関係を学習することでランタイムエラーを検出する、新しい機械学習ベースのアプローチであるCodeFlowを提案する。 制御フローグラフ(CFG)を使用することで、CodeFlowは実行可能なすべてのパスと異なるステートメント間の統計的関係を効果的に表現し、プログラムの振る舞いをより包括的な理解を提供する。 CodeFlowは実行可能な実行パスを表現するためにCFGを構築し、CFGノードのベクトル表現(埋め込み)を学び、静的な制御-フローの依存関係をキャプチャする。 さらに、実行中のステートメント間の影響を反映した実行トレースを活用することで、動的依存関係を学習する。 この組み合わせにより、CodeFlowはコードカバレッジを正確に予測し、実行時のエラーを識別できる。 私たちの経験的評価は、CodeFlowがコードカバレッジ予測の精度を大幅に改善し、実行時のエラーを効果的にローカライズし、最先端のモデルより優れていることを示している。

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