@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217298,
 author = {松井, 智寛 and 松下, 誠 and 井上, 克郎},
 issue = {12},
 month = {Mar},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2022}
}