論文の概要: Enhancing IR-based Fault Localization using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03754v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 22:47:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:42:00.640295
• Title: Enhancing IR-based Fault Localization using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた赤外線断層定位の強化
• Authors: Shuai Shao, Tingting Yu,
• Abstract要約: 本稿では、プログラミングエンティティ、スタックトレース、自然言語テキストに基づいてバグレポートを分類することで、障害局所化(IRFL)を強化する。 クエリの不正確性に対処するため,LLmiRQ+と呼ばれるユーザと対話型クエリ再構成手法を導入する。 6,340件のバグ報告を含む46のプロジェクトの評価では、MRRは0.6770件、MAPは0.5118件であり、7つの最先端IRFL技術を上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.032687557488094
• License:
• Abstract: Information Retrieval-based Fault Localization (IRFL) techniques aim to identify source files containing the root causes of reported failures. While existing techniques excel in ranking source files, challenges persist in bug report analysis and query construction, leading to potential information loss. Leveraging large language models like GPT-4, this paper enhances IRFL by categorizing bug reports based on programming entities, stack traces, and natural language text. Tailored query strategies, the initial step in our approach (LLmiRQ), are applied to each category. To address inaccuracies in queries, we introduce a user and conversational-based query reformulation approach, termed LLmiRQ+. Additionally, to further enhance query utilization, we implement a learning-to-rank model that leverages key features such as class name match score and call graph score. This approach significantly improves the relevance and accuracy of queries. Evaluation on 46 projects with 6,340 bug reports yields an MRR of 0.6770 and MAP of 0.5118, surpassing seven state-of-the-art IRFL techniques, showcasing superior performance.
• Abstract（参考訳）: Information Retrieval-based Fault Localization (IRFL)技術は、報告された障害の根本原因を含むソースファイルを識別することを目的としている。 既存のテクニックはソースファイルのランク付けに優れていますが、バグレポートの分析とクエリ構築には課題が続き、潜在的な情報損失につながります。 GPT-4のような大規模言語モデルを活用することで、プログラミングエンティティ、スタックトレース、自然言語テキストに基づいてバグレポートを分類することでIRFLを強化する。 分類されたクエリ戦略(LLmiRQ)は、それぞれのカテゴリに適用される。 クエリの不正確性に対処するため,LLmiRQ+と呼ばれるユーザと対話型クエリ再構成手法を導入する。 さらに,クエリ利用のさらなる向上を目的として,クラス名マッチングスコアやコールグラフスコアといった重要な特徴を活用する学習からランクまでのモデルを実装した。 このアプローチはクエリの関連性と正確性を大幅に改善する。 6,340件のバグ報告を含む46のプロジェクトの評価では、MRRは0.6770件、MAPは0.5118件であり、7つの最先端IRFL技術を超え、優れた性能を示している。

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