@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00223454,
 author = {井原, 輝人 and 福本, 大介 and 柏, 祐太郎 and 平尾, 俊貴 and 藤原, 賢二 and 飯田, 元},
 book = {ウィンターワークショップ2023論文集},
 month = {Jan},
 note = {コードレビューでは，開発者が人手でソースコードを精査して，バグの発見や性能改善を図る品質管理プロセスである．しかし，人手による精査作業に膨大な時間を要することが問題視されている．コードレビューに要する時間を省力化するため，自動コードレビュー（ACR）技術が注目を集めている．ACRではコミッターが作成したソースコードに対して，レビューコメントや修正案を自動で生成するため，開発者の負担を軽減することができる．ただし，従来の ACR ではプログラムの論理的構造を捉えたバグの指摘や脆弱性の指摘を実現することが困難であった．本研究では，ソースコードが持つ論理的構造を捉える GraphCodeBERT 技術を適用した ACR 手法を提案して，従来研究と比較して精度向上を試みる.},
 pages = {21--22},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {Data Flow Graphを用いた自動コードレビューに向けて},
 volume = {2023},
 year = {2023}
}