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アイテム
ソースコードのグラフ表現を利用した深層学習によるコーディングの専門性の判定手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217298
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2172982949a10a-1fc1-402a-9c61-90c41f634817
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-SE22210012.pdf (1.3 MB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-03-04 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | ソースコードのグラフ表現を利用した深層学習によるコーディングの専門性の判定手法 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | ソフトウェア工学における機械学習の利用(ML4SE) | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||
| 著者名 |
松井, 智寛
× 松井, 智寛
× 松下, 誠
× 井上, 克郎
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | ソフトウェア開発者のコーディングの専門性を客観的に判定するため，ソースコードを利用した機械学習・深層学習による判定が行われている．しかし，この種の手法は予約語の利用頻度とメトリクス，もしくは出現する単語とその順序関係のみを学習モデルへ入力しており，ソースコードの特徴的な構造に関する情報や変数などの意味的な情報をほとんど利用していない．そこで本研究では，ソースコードを構造に関する情報や意味的な情報を表現できるグラフへ変換し，グラフを学習することができる深層学習を利用して能力の判定を行う手法を提案する．提案手法を用いて実験を行った結果，既存手法に比べて高い精度で判定を行えることがわかった． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 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 2022-SE-210, 号 12, p. 1-8, 発行日 2022-03-04 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | 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 | |||||||||||
