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

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-02-22
• タイトル: 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
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Investigating the Generalization Performance of Code Clone Detectors Using Deep Learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: コードクローン
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属: 名古屋大学
• 著者所属: 京都工芸繊維大学
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyoto Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University
• 著者名: 福家, 範浩; 藤原, 裕士; 吉田, 則裕; 崔, 恩瀞; 井上, 克郎
• 著者名(英): Norihiro, Fuke; Yuji, Fujiwara; Norihiro, Yoshida; Eunjong, Choi; Katsuro, Inoue
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10112981
• 書誌情報: 研究報告ソフトウェア工学（SE）; 巻 2021-SE-207, 号 12, p. 1-7, 発行日 2021-02-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8825
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会