論文の概要: Detecting Multi-Parameter Constraint Inconsistencies in Python Data Science Libraries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11410v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 09:30:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:34:52.708730
• Title: Detecting Multi-Parameter Constraint Inconsistencies in Python Data Science Libraries
• Title（参考訳）: Pythonデータサイエンスライブラリにおけるマルチパラメータ制約の不整合の検出
• Authors: Xiufeng Xu, Fuman Xie, Chenguang Zhu, Guangdong Bai, Sarfraz Khurshid, Yi Li,
• Abstract要約: 本稿では,コードとドキュメントの不整合を検出するMPDetectorを提案する。 MPDetectorは、シンボリック実行を通じて実行パスを探索することで、これらの制約をコードレベルで識別する。 本研究では,LLM出力の予測不可能性を再現するファジィ制約論理を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.662640566736098
• License:
• Abstract: Modern AI- and Data-intensive software systems rely heavily on data science and machine learning libraries that provide essential algorithmic implementations and computational frameworks. These libraries expose complex APIs whose correct usage has to follow constraints among multiple interdependent parameters. Developers using these APIs are expected to learn about the constraints through the provided documentations and any discrepancy may lead to unexpected behaviors. However, maintaining correct and consistent multi-parameter constraints in API documentations remains a significant challenge for API compatibility and reliability. To address this challenge, we propose an MPDetector for detecting inconsistencies between code and documentation, specifically focusing on multi-parameter constraints. MPDetector identifies these constraints at the code level by exploring execution paths through symbolic execution and further extracts corresponding constraints from documentation using large language models (LLMs). We propose a customized fuzzy constraint logic to reconcile the unpredictability of LLM outputs and detect logical inconsistencies between the code and documentation constraints. We collected and constructed two datasets from four popular data science libraries and evaluated MPDetector on them. The results demonstrate that MPDetector can effectively detect inconsistency issues with the precision of 92.8%. We further reported 14 detected inconsistency issues to the library developers, who have confirmed 11 issues at the time of writing.
• Abstract（参考訳）: 現代のAIとデータ集約型ソフトウェアシステムは、重要なアルゴリズムの実装と計算フレームワークを提供するデータサイエンスと機械学習ライブラリに大きく依存している。 これらのライブラリは、複数の相互依存パラメータ間の制約に従う必要がある複雑なAPIを公開する。 これらのAPIを使用する開発者は、提供されたドキュメントを通じて制約について学ぶことが期待されている。 しかし、APIドキュメントの正確で一貫性のあるマルチパラメータ制約を維持することは、APIの互換性と信頼性にとって大きな課題である。 この課題に対処するため,コードとドキュメント間の不整合を検出するMPDetectorを提案し,特にマルチパラメータ制約に着目した。 MPDetectorは、シンボリック実行を通じて実行パスを探索することで、これらの制約をコードレベルで識別し、さらに大きな言語モデル(LLM)を使用してドキュメントから対応する制約を抽出する。 本研究では,LLM出力の予測不可能性を調整し,コードと文書間の論理的不整合を検出するためのファジィ制約論理を提案する。 4つの一般的なデータサイエンスライブラリから2つのデータセットを収集し,その上でMPDetectorを評価した。 その結果,MPDetectorは92.8%の精度で矛盾を効果的に検出できることがわかった。 筆者らはさらに,ライブラリ開発者に対して14件の不整合を報告し,11件の問題を報告した。

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