論文の概要: Is Reuse All You Need? A Systematic Comparison of Regular Expression Composition Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20579v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 14:25:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:21:38.709013
• Title: Is Reuse All You Need? A Systematic Comparison of Regular Expression Composition Strategies
• Title（参考訳）: すべて再利用は必要か? : 正規表現合成戦略の体系的比較
• Authors: Berk Çakar, Charles M. Sale, Sophie Chen, Ethan H. Burmane, Dongyoon Lee, James C. Davis,
• Abstract要約: 著者: コンポジションタスクは専用の機械を活用できるほどユニークなものなのでしょうか? GitHubとRegExLibから抽出された新しいコンポジションタスクのデータセットを収集します。 本評価では,新しい計量を含む複数の次元を用いて,2つの合成手法との比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.503553586086489
• License:
• Abstract: Composing regular expressions (regexes) is a common but challenging engineering activity. Software engineers struggle with regex complexity, leading to defects, performance issues, and security vulnerabilities. Researchers have proposed tools to synthesize regexes automatically, and recent generative AI techniques are also promising. Meanwhile, developers commonly reuse existing regexes from Internet sources and codebases. In this study, we ask a simple question: are regex composition tasks unique enough to merit dedicated machinery, or is reuse all we need? We answer this question through a systematic evaluation of state-of-the-art regex reuse and synthesis strategies. We begin by collecting a novel dataset of regex composition tasks mined from GitHub and RegExLib (55,137 unique tasks with solution regexes). To address the absence of an automated regex reuse formulation, we introduce reuse-by-example, a Programming by Example (PbE) approach that leverages a curated database of production-ready regexes. Although all approaches can solve these composition tasks accurately, reuse-by-example and LLMs both do far better over the range of metrics we applied. Our evaluation then uses multiple dimensions, including a novel metric, to compare reuse-by-example against two synthesis approaches: formal regex synthesizers and generative AI (LLMs). Although all approaches can solve these composition tasks accurately, reuse and LLMs both do far better over the range of metrics we applied. Ceteris paribus, prefer the cheaper solution -- for regex composition, perhaps reuse is all you need. Our findings provide actionable insights for developers selecting regex composition strategies and inform the design of future tools to improve regex reliability in software systems.
• Abstract（参考訳）: 正規表現 (regexes) を構成することは、一般的なが挑戦的なエンジニアリング活動である。 ソフトウェアエンジニアは、欠陥やパフォーマンスの問題、セキュリティ上の脆弱性につながる、リジェックスの複雑さに苦しむ。 研究者は、Regexを自動で合成するツールを提案しており、最近の生成AI技術も有望である。 一方、開発者はインターネットソースやコードベースから既存のRegexを一般的に再利用する。 そこで本研究では,Regexコンポジションタスクは,専用機械のメリットを十分に発揮できる程度にユニークなものなのか,あるいは必要なものはすべて再利用されているのか,という簡単な疑問を提起する。 我々は,最先端のレゲックス再利用と合成戦略の体系的な評価を通じて,この問題に答える。 最初はGitHubとRegExLib(55,137のユニークなタスクとソリューションRegex)から抽出した、新しいregexコンポジションタスクのデータセットを収集します。 自動化されたregexの再利用形式が存在しないことに対処するため、プロダクション対応のregexのキュレートされたデータベースを活用するProgramming by Example(PbE)アプローチであるregexby-exampleを導入する。 すべてのアプローチがこれらの構成タスクを正確に解くことができるが、再利用バイサンプルとLCMはどちらも、私たちが適用したメトリクスの範囲よりもはるかに優れている。 評価では,新しいメトリクスを含む複数の次元を用いて,2つの合成手法であるフォーマルレジェクス合成器とジェネレーティブAI(LLM)を比較した。 すべてのアプローチがこれらの構成タスクを正確に解くことができるが、再利用とLLMはどちらも、私たちが適用したメトリクスの範囲よりもはるかに優れている。 Ceteris paribus氏は、Regexコンポジションにとって、より安価なソリューションを好む。 本研究は,ソフトウェアシステムにおけるRegexコンポジション戦略の選択と,Regexコンポジションの信頼性向上のための将来のツールの設計について報告する。

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