論文の概要: Extracting Fix Ingredients using Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04214v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 08:48:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 17:59:00.740259
• Title: Extracting Fix Ingredients using Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルを用いた欠陥の抽出
• Authors: Julian Aron Prenner, Romain Robbes,
• Abstract要約: ScanFixは、追加のスキャナモデルを利用して、バグファイルと潜在的プロジェクトレベルのコンテキストから識別子を抽出するアプローチである。 遠距離識別子の知識の欠如が、修復に失敗した重要な原因であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.852619858744873
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning and language models are increasingly dominating automated program repair research. While previous generate-and-validate approaches were able to find and use fix ingredients on a file or even project level, neural language models are limited to the code that fits their input window. In this work we investigate how important identifier ingredients are in neural program repair and present ScanFix, an approach that leverages an additional scanner model to extract identifiers from a bug's file and potentially project-level context. We find that lack of knowledge of far-away identifiers is an important cause of failed repairs. Augmenting repair model input with scanner-extracted identifiers yields relative improvements of up to 31%. However, ScanFix is outperformed by a model with a large input window (> 5k tokens). When passing ingredients from the ground-truth fix, improvements are even higher. This shows that, with refined extraction techniques, ingredient scanning, similar to fix candidate ranking, could have the potential to become an important subtask of future automated repair systems. At the same time, it also demonstrates that this idea is subject to Sutton's bitter lesson and may be rendered unnecessary by new code models with ever-increasing context windows.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングと言語モデルは、プログラムの修復研究をますます支配している。 以前のジェネレーション・アンド・バリデートアプローチでは、ファイルやプロジェクトレベルへの修正要素の発見と使用が可能だったが、ニューラルネットワークモデルは入力ウィンドウに適合するコードに限られていた。 本研究では、ニューラルネットワークプログラムの修復において、識別子要素がいかに重要かを調べ、ScanFixを提示する。これは、追加のスキャナモデルを利用して、バグのファイルと潜在的プロジェクトレベルのコンテキストから識別子を抽出するアプローチである。 遠距離識別子の知識の欠如が、修復に失敗した重要な原因であることがわかった。 スキャナー抽出識別子で入力された補修モデルの強化は、最大31%の相対的な改善をもたらす。 しかし、ScanFixは大きな入力ウィンドウ(>5kトークン)を持つモデルでパフォーマンスが向上する。 地中から資材を通すと、さらに改良が進む。 このことは, 改良された抽出技術により, 材料走査は, 固定候補ランキングと類似し, 将来の自動修理システムの重要なサブタスクとなる可能性を示唆している。 同時に、このアイデアはサットンの苦い教訓の対象であり、コンテキストウインドウが増加し続ける新しいコードモデルによって不要になる可能性があることも示している。

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