論文の概要: A Universal Textual Merge Strategy Based on Tokens for Version Control Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13813v1
• Date: Wed, 15 Apr 2026 12:48:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-16 20:38:32.538721
• Title: A Universal Textual Merge Strategy Based on Tokens for Version Control Systems
• Title（参考訳）: バージョン管理システムのためのトークンに基づくユニバーサルテキストマージ戦略
• Authors: Qiqi Jason Gu, Mikoláš Janota,
• Abstract要約: マージはGitのようなバージョン管理システムの中核的な操作であるが、従来のラインベースのアルゴリズムは、しばしば急激な衝突を引き起こす。 文書形式に依存しない新しいトークンベースのマージアルゴリズムであるSummerを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Merging is a core operation in version control systems such as Git, but traditional line-based algorithms often yield spurious conflicts, particularly in the presence of refactorings or parallel edits. While syntax- and semantics-aware merging approaches can reduce conflicts, they introduce drawbacks such as loss of formatting, dependence on language-specific parsers, and limited flexibility across heterogeneous artifacts. To address this gap, we present Summer, a novel textual token-based merge algorithm independent of document formats. Dividing text into tokens, our approach formulates token-level changes in one branch into string-rewriting rules and move rules, and applies these rules to the text of the other branch to construct a merge. Despite being independent on programming languages, our move rules model extracting and inlining functions. We evaluated Summer on ConflictBench, a large benchmark of real-world merge scenarios, comparing it with five pioneering merge tools across Java and non-Java files. Experimental results show that Summer achieved the highest 36% accuracy in reproducing merges verbatim identical to developers', and ranked second in semantic accuracy.
• Abstract（参考訳）: マージはGitのようなバージョン管理システムの中核的な操作であるが、伝統的な行ベースのアルゴリズムは、特にリファクタリングや並列編集の存在において、重大な衝突を引き起こすことが多い。 構文とセマンティックスを意識したマージアプローチは競合を減らすことができるが、フォーマットの喪失、言語固有のパーサへの依存、異種アーティファクト間の柔軟性の制限といった欠点を導入する。 このギャップに対処するため、文書形式に依存しない新しいテキストトークンベースのマージアルゴリズムであるSummerを提示する。 トークンにテキストを分割することで、ひとつのブランチのトークンレベルの変更を文字列書き換えルールに定式化し、他のブランチのテキストにこれらのルールを適用してマージを構築する。 プログラミング言語に依存しないにもかかわらず、我々の移動規則は関数の抽出とインライン化をモデル化する。 私たちはSummer on ConflictBenchを実世界のマージシナリオの大規模なベンチマークとして評価し、Javaと非Javaファイルの5つの先駆的なマージツールと比較しました。 実験結果から,サマーは開発者と同一のマージ音の再現において最高36%の精度を達成し,意味的精度では第2位であった。

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