論文の概要: Understanding Code Change with Micro-Changes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09923v1
- Date: Mon, 16 Sep 2024 01:47:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 16:50:37.069247
- Title: Understanding Code Change with Micro-Changes
- Title（参考訳）: マイクロチェンジによるコード変更の理解
- Authors: Lei Chen, Michele Lanza, Shinpei Hayashi,
- Abstract要約: マイクロチェンジのカタログと自動マイクロチェンジ検出器について述べる。
我々の検出器は、研究中のシステムで起きている変化の67%以上を説明できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.321152185934105
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A crucial activity in software maintenance and evolution is the comprehension of the changes performed by developers, when they submit a pull request and/or perform a commit on the repository. Typically, code changes are represented in the form of code diffs, textual representations highlighting the differences between two file versions, depicting the added, removed, and changed lines. This simplistic representation must be interpreted by developers, and mentally lifted to a higher abstraction level, that more closely resembles natural language descriptions, and eases the creation of a mental model of the changes. However, the textual diff-based representation is cumbersome, and the lifting requires considerable domain knowledge and programming skills. We present an approach, based on the concept of micro-change, to overcome these difficulties, translating code diffs into a series of pre-defined change operations, which can be described in natural language. We present a catalog of micro-changes, together with an automated micro-change detector. To evaluate our approach, we performed an empirical study on a large set of open-source repositories, focusing on a subset of our micro-change catalog, namely those related to changes affecting the conditional logic. We found that our detector is capable of explaining more than 67% of the changes taking place in the systems under study.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアのメンテナンスと進化において重要な活動は、プルリクエストを提出したり、リポジトリにコミットしたりする際に、開発者が行った変更の理解です。
通常、コードの変更はコード差分という形で表現され、テキスト表現は2つのファイルバージョンの違いを強調し、追加、削除、変更された行を描写する。
この単純化された表現は、開発者によって解釈され、より抽象的なレベルまで精神的に持ち上げられ、より自然言語の記述によく似ており、変化のメンタルモデルの作成を容易にする必要がある。
しかし、テキストdiffベースの表現は面倒で、リフトには相当なドメイン知識とプログラミングスキルが必要です。
本稿では,マイクロチェンジの概念に基づいて,これらの課題を克服し,コード差分を自然言語で記述可能な一連の事前定義された変更操作に変換するアプローチを提案する。
マイクロチェンジのカタログと自動マイクロチェンジ検出器について述べる。
提案手法を評価するため,我々のマイクロチェンジカタログのサブセット,すなわち条件論理に影響を及ぼす変化に関連するものに着目し,大規模なオープンソースリポジトリについて実証的研究を行った。
我々の検出器は、研究中のシステムで起きている変化の67%以上を説明できることがわかった。
関連論文リスト
- Detect Changes like Humans: Incorporating Semantic Priors for Improved Change Detection [41.80924135539708]
本稿では,セマンティック・アウェア・チェンジ検出ネットワーク,すなわちSA-CDNetを提案する。
人間の視覚パラダイムにインスパイアされた新しいデュアルストリーム特徴デコーダは、変化を区別するために導出される。
また,ランドスケープのセマンティック理解を高めるために,単一時間的セマンティック事前学習戦略を設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-22T08:27:15Z) - ChangeGuard: Validating Code Changes via Pairwise Learning-Guided Execution [16.130469984234956]
ChangeGuardは、学習誘導型実行を使用して、修正された関数の実行動作を比較するアプローチである。
提案手法は,77.1%の精度で,69.5%のリコールで意味的変化を識別する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-21T15:13:32Z) - On The Importance of Reasoning for Context Retrieval in Repository-Level Code Editing [82.96523584351314]
我々は、コンテキスト検索のタスクをリポジトリレベルのコード編集パイプラインの他のコンポーネントと分離する。
我々は、推論が収集された文脈の精度を向上させるのに役立っているが、それでもその十分性を識別する能力は欠如していると結論づける。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-06T19:44:17Z) - Context-aware Difference Distilling for Multi-change Captioning [106.72151597074098]
マルチチェンジキャプションは、自然言語でイメージペア内の複雑で結合的な変化を記述することを目的としている。
そこで本稿では, 文収量に対する真の変化をすべて捉えるための, 文脈認識型差分蒸留ネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-31T14:07:39Z) - An Empirical Study of Token-based Micro Commits [1.4749940504074461]
ソフトウェア開発では、開発者は1回のコミットで数行変更するソースコードにメンテナンスアクティビティを頻繁に適用します。
本稿では,変更トークンに基づく小変化の一種であるマイクロコミットを定義する。
マイクロコミットは、主に単一の名前またはリテラルトークンに置き換えられており、マイクロコミットはバグを修正するために使用される可能性が高い。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-15T07:52:13Z) - OSCaR: Object State Captioning and State Change Representation [52.13461424520107]
本稿では,OSCaR(Object State Captioning and State Change Representation)データセットとベンチマークを紹介する。
OSCaRは14,084の注釈付きビデオセグメントで構成され、様々なエゴセントリックなビデオコレクションから1,000近いユニークなオブジェクトが集められている。
マルチモーダル大言語モデル(MLLM)を評価するための新しいテストベッドを設定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-27T01:48:19Z) - MS-Former: Memory-Supported Transformer for Weakly Supervised Change
Detection with Patch-Level Annotations [50.79913333804232]
弱い教師付き変化検出のためのメモリ支援トランス (MS-Former) を提案する。
MS-Former は双方向注意ブロック (BAB) とパッチレベルの監視スキーム (PSS) から構成される。
3つのベンチマークデータセットの実験結果から,提案手法の有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-16T09:57:29Z) - Neighborhood Contrastive Transformer for Change Captioning [80.10836469177185]
本研究では,異なる環境下での様々な変化に対するモデルの知覚能力を向上させるために,近傍のコントラスト変換器を提案する。
提案手法は,変化シナリオの異なる3つの公開データセットに対して,最先端の性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-06T14:39:54Z) - Learning to Update Natural Language Comments Based on Code Changes [48.829941738578086]
我々は、対応するコード本体の変更に基づいて、既存の自然言語コメントを自動的に更新する新しいタスクを定式化する。
本稿では,2つの異なる言語表現にまたがる変化の相関関係を学習し,ソースコード修正を反映した既存のコメントに適用される一連の編集を生成する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-25T15:37:46Z) - Detection and Description of Change in Visual Streams [20.62923173347949]
本研究では,変化の自然言語記述を生成するために,ラベルのないデータをトレーニングに組み込む新しい手法を提案する。
また、視覚的ストリームの変化時期を推定するフレームワークも開発しています。
学習した表現を変化証拠と認識された変化の一貫性に使用し、それらを正規化グラフカットに基づく変化検出器に組み合わせる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-27T20:49:38Z)
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。