2026-04-12T02:23:40Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00209669 2025-01-19T18:26:40Z 1164:1384:10524:10525

深層学習を用いたコードクローン検出器の汎化性能に関する調査 Investigating the Generalization Performance of Code Clone Detectors Using Deep Learning 福家, 範浩 藤原, 裕士 吉田, 則裕 崔, 恩瀞 井上, 克郎 Norihiro, Fuke Yuji, Fujiwara Norihiro, Yoshida Eunjong, Choi Katsuro, Inoue コードクローン ソフトウェア保守において問題となる要因の 1 つとしてコードクローンがある．字句の違いだけではなく構文的や意味的な違いも含むコードクローンを検出するために，近年，深層学習を用いた検出器が提案されている．深層学習を用いた研究では，検出器の学習と精度計測のために 1 つのデータセットの中から学習データと計測データを取得していることが多い．しかし，実開発環境でコードクローン検出器を用いる場合，学習データセットに含まれていないコードクローンを検出する可能性があるため，既存研究で報告されている精度より低い精度で検出器がコードクローンを検出する可能性がある．そのため，学習データと計測データに異なるデータセットを使った精度計測も必要だと考えられるが，既存研究ではその精度計測は行われていない．そこで，本研究では，コードクローン検出器の汎化性能を明らかにするために，学習データと計測データに異なるデータセットを使う場合のコードクローン検出器の精度を調査した．その結果，学習データと計測データが異なる場合，既存論文で報告されているより精度が低いことを確認した． 情報処理学会 2021-02-22 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/209669 2188-8825 AN10112981 研究報告ソフトウェア工学（SE） 2021-SE-207 12 1 7 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/209669/files/IPSJ-SE21207012.pdf application/pdf 860.0 kB 2023-02-22