論文の概要: The Power of Types: Exploring the Impact of Type Checking on Neural Bug Detection in Dynamically Typed Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15368v2
- Date: Thu, 16 Jan 2025 05:40:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-17 15:08:25.300445
- Title: The Power of Types: Exploring the Impact of Type Checking on Neural Bug Detection in Dynamically Typed Languages
- Title（参考訳）: 型パワー:動的型付け言語における型チェックが神経バグ検出に及ぼす影響を探る
- Authors: Boqi Chen, José Antonio Hernández López, Gunter Mussbacher, Dániel Varró,
- Abstract要約: 種々の誤用バグに対する各種神経バグ検出装置に対する型チェックの影響について検討した。
以上の結果から,既存のバグ検出データセットには,タイプ関連バグのかなりの割合が含まれていることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8411447872487674
- License:
- Abstract: Motivation: Automated bug detection in dynamically typed languages such as Python is essential for maintaining code quality. The lack of mandatory type annotations in such languages can lead to errors that are challenging to identify early with traditional static analysis tools. Recent progress in deep neural networks has led to increased use of neural bug detectors. In statically typed languages, a type checker is integrated into the compiler and thus taken into consideration when the neural bug detector is designed for these languages. Problem: However, prior studies overlook this aspect during the training and testing of neural bug detectors for dynamically typed languages. When an optional type checker is used, assessing existing neural bug detectors on bugs easily detectable by type checkers may impact their performance estimation. Moreover, including these bugs in the training set of neural bug detectors can shift their detection focus toward the wrong type of bugs. Contribution: We explore the impact of type checking on various neural bug detectors for variable misuse bugs, a common type targeted by neural bug detectors. Existing synthetic and real-world datasets are type-checked to evaluate the prevalence of type-related bugs. Then, we investigate how type-related bugs influence the training and testing of the neural bug detectors. Findings: Our findings indicate that existing bug detection datasets contain a significant proportion of type-related bugs. Building on this insight, we discover integrating the neural bug detector with a type checker can be beneficial, especially when the code is annotated with types. Further investigation reveals neural bug detectors perform better on type-related bugs than other bugs. Moreover, removing type-related bugs from the training data helps improve neural bug detectors' ability to identify bugs beyond the scope of type checkers.
- Abstract（参考訳）: モチベーション: Pythonのような動的型付け言語における自動バグ検出は、コード品質を維持する上で不可欠である。
このような言語に必須の型アノテーションがないことは、従来の静的解析ツールで早期に識別することが難しいエラーにつながる可能性がある。
ディープニューラルネットワークの最近の進歩は、神経バグ検出器の使用の増加につながっている。
静的型付け言語では、型チェッカーがコンパイラに統合され、ニューラルバグ検出器がこれらの言語用に設計されている場合、考慮される。
しかし、従来の研究では、動的型付け言語のための神経バグ検出器のトレーニングとテストにおいて、この側面を見落としていた。
オプションの型チェッカーを使用する場合、型チェッカーによって検出可能なバグの既存の神経バグ検出を評価すれば、パフォーマンス評価に影響を及ぼす可能性がある。
さらに、これらのバグをトレーニングセットに含めることで、検出対象を間違ったタイプのバグにシフトすることができる。
コントリビューション: 可変誤用バグに対する各種神経バグ検出装置に対する型チェックの影響について検討する。
既存の合成および実世界のデータセットは、タイプ関連バグの頻度を評価するためにタイプチェックされる。
次に,タイプ関連バグが神経バグ検出装置のトレーニングとテストにどのように影響するかを検討する。
findings: 既存のバグ検出データセットには,タイプ関連バグのかなりの割合が含まれていることが示唆された。
この洞察に基づいて、特にコードが型で注釈付けされている場合、ニューラルバグ検出器と型チェッカーを統合することは有益である。
さらなる調査により、ニューラルバグ検出装置は、他のバグよりもタイプ関連バグに優れた性能を発揮することが明らかになった。
さらに、トレーニングデータから型関連バグを取り除くことで、型チェッカーの範囲を超えてバグを識別する神経バグ検出機能が改善される。
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