論文の概要: Dependency-Aware Code Naturalness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00747v1
• Date: Sun, 1 Sep 2024 15:21:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 09:11:31.907254
• Title: Dependency-Aware Code Naturalness
• Title（参考訳）: 依存性を意識したコード自然性
• Authors: Chen Yang, Junjie Chen, Jiajun Jiang, Yuliang Huang,
• Abstract要約: そこで本稿では,コードにリッチな依存情報を組み込むことにより,コード自然性を測定するDANという手法を提案する。 具体的には、DANは、プログラム依存グラフをトラバースすることで、複数のコード列を抽出し、各シーケンスの依存関係によって異なるコード行が接続され、各シーケンスを全体として取り出すことで、コード自然度を測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.204302832893456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Code naturalness, which captures repetitiveness and predictability in programming languages, has proven valuable for various code-related tasks in software engineering. However, precisely measuring code naturalness remains a fundamental challenge. Existing methods measure code naturalness over individual lines of code while ignoring the deep semantic relations among different lines, e.g., program dependency, which may negatively affect the precision of the measure. In this study, we aim to perform the first empirical study to investigate whether incorporating code dependency, instead of analyzing individual lines, can enhance the precision of measuring code naturalness. To achieve that, we first propose a new method named DAN for measuring code naturalness by incorporating the rich dependency information in the code. Specifically, DAN extracts multiple sequences of code lines by traversing the program dependency graph, where different code lines are connected by dependencies in each sequence, and then the code naturalness will be measured by taking each sequence as a whole. In this way, the dependency information can be well captured. Finally, we have conducted an extensive study to evaluate the influence of code dependency for measuring code naturalness with DAN, and compared it with the state-of-the-art methods under three emerging application scenarios of code naturalness. The results demonstrate that DAN can not only better distinguish natural and unnatural code, but also substantially boost two important downstream applications of code naturalness, i.e., distinguishing buggy and non-buggy code lines and data cleansing for training better code models, reflecting the significance of code dependency in measuring code naturalness.
• Abstract（参考訳）: プログラム言語における反復性と予測可能性をキャプチャするコード自然性は、ソフトウェア工学における様々なコード関連タスクに有用であることが証明されている。 しかし、コードの自然さを正確に測定することは、依然として根本的な課題である。 既存の方法は、個々の行のコードに対して自然性を測定すると同時に、プログラム依存など、異なる行間の深い意味関係を無視している。 本研究では,個々の行を解析する代わりに,コード依存を組み込むことによって,コード自然度を測定する精度が向上するかどうかを,最初の実証的研究により検討することを目的とする。 そこで本研究では,コードにリッチな依存性情報を組み込むことにより,コード自然度を測定するDANという手法を提案する。 具体的には、DANは、プログラム依存グラフをトラバースすることで、複数のコード列を抽出し、各シーケンスの依存関係によって異なるコード行が接続され、各シーケンスを全体として取り出すことで、コード自然度を測定する。 このようにして、依存関係情報は適切にキャプチャできる。 最後に、DANによるコード自然度測定におけるコード依存の影響を評価するために、広範囲にわたる研究を行い、コード自然度を3つの新たなアプリケーションシナリオの下で、最先端の手法と比較した。 その結果、DANは自然なコードと非自然なコードを区別するだけでなく、バグやバグのないコード行の区別と、より良いコードモデルのトレーニングのためのデータクリーニングという、2つの重要なダウンストリームのコード自然さのアプリケーションを大幅に向上させ、コード自然さの測定におけるコードの依存性の重要性を反映していることが示された。

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