Fugu-MT 論文翻訳(概要): LLM-Based Repair of Static Nullability Errors

論文の概要: LLM-Based Repair of Static Nullability Errors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20674v1
Date: Mon, 28 Jul 2025 09:55:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.072392
Title: LLM-Based Repair of Static Nullability Errors
Title（参考訳）: LLMによる静的Nullabilityエラーの修復
Authors: Nima Karimipour, Michael Pradel, Martin Kellogg, Manu Sridharan,
Abstract要約: 我々は、nullability Checkerからnullabilityエラーを解決するための構造化ワークフローにLLMを統合するシステムであるNullRepairを提案する。 NullRepairは、最先端のアノテーション推論技術を適用した後に残るエラーの平均72%を解決している。 NullRepair は、ナリープロップされた LLM とは異なり、プログラムのセマンティクスもほとんど保存している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.857404348789201
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Modern Java projects increasingly adopt static analysis tools that prevent null-pointer exceptions by treating nullness as a type property. However, integrating such tools into large, existing codebases remains a significant challenge. While annotation inference can eliminate many errors automatically, a subset of residual errors -- typically a mix of real bugs and false positives -- often persist and can only be resolved via code changes. Manually addressing these errors is tedious and error-prone. Large language models (LLMs) offer a promising path toward automating these repairs, but naively-prompted LLMs often generate incorrect, contextually-inappropriate edits. Resolving a nullability error demands a deep understanding of how a symbol is used across the codebase, often spanning methods, classes, and packages. We present NullRepair, a system that integrates LLMs into a structured workflow for resolving the errors from a nullability checker. NullRepair's decision process follows a flowchart derived from manual analysis of 200 real-world errors. It leverages static analysis to identify safe and unsafe usage regions of symbols, using error-free usage examples to contextualize model prompts. Patches are generated through an iterative interaction with the LLM that incorporates project-wide context and decision logic. Our evaluation on 12 real-world Java projects shows that NullRepair resolves an average of 72% of the errors that remain after applying a state-of-the-art annotation inference technique. Unlike a naively-prompted LLM, NullRepair also largely preserves program semantics, with all unit tests passing in 10/12 projects after applying every edit proposed by NullRepair, and 98% or more tests passing in the remaining two projects.
Abstract（参考訳）: 最新のJavaプロジェクトは、nullnessを型プロパティとして扱うことでnull-pointer例外を防止する静的解析ツールをますます採用している。しかし、そのようなツールを大規模な既存のコードベースに統合することは、依然として大きな課題である。アノテーション推論は自動的に多くのエラーを排除できるが、残留するエラーのサブセット(通常、実際のバグと偽陽性の混合)は、しばしば持続し、コードの変更によってのみ解決される。これらのエラーに手動で対処するのは面倒で、エラーを起こしやすい。大規模な言語モデル(LLM)は、これらの修復を自動化するための有望な経路を提供するが、鼻のプロンプトによって、しばしば不正確で文脈的に不適切な編集を生成する。 null許容エラーを解決するには、しばしばメソッド、クラス、パッケージにまたがるコードベースでシンボルがどのように使用されるか、深く理解する必要がある。我々は、nullability Checkerからエラーを解決するための構造化ワークフローにLLMを統合するシステムであるNullRepairを提案する。 NullRepairの決定プロセスは、200の現実世界のエラーを手動で解析したフローチャートに従っている。静的解析を利用してシンボルの安全で安全でない使用領域を特定し、エラーのない使用例を使ってモデルプロンプトのコンテキスト化を行う。パッチは、プロジェクト全体のコンテキストと決定ロジックを含むLCMとの反復的な相互作用によって生成される。 12の実世界のJavaプロジェクトに対する評価は、NullRepairが、最先端のアノテーション推論技術を適用した後に残るエラーの平均72%を解決していることを示している。 NullRepairが提案したすべての編集を適用した後、すべてのユニットテストが10/12プロジェクトを通過し、残りの2つのプロジェクトで98%以上のテストがパスする。

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