@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00237374,
 author = {渡邉, 凌雅 and 肥後, 芳樹 and 楠本, 真二},
 issue = {20},
 month = {Jul},
 note = {Java プロジェクトの動作検証や性能評価のために，開発に関与していないユーザーが Java プロジェクトを実行することがある．実行時にプロジェクトのソースファイルやリソースファイルに編集を加える場合，ビルドによる JAR ファイルの更新が必要である．しかし，多くの Java プロジェクトではユーザーの実行環境が Java プロジェクトの想定する実行環境と一致しない．そのため，ビルドのために依存関係の解決や実行環境の再構築が必要で時間と労力を要する．一方，編集がビルド環境に影響しない場合，JAR ファイルに含まれるクラスファイルを局所的に編集するだけで十分である．そこで本研究では，大規模言語モデルを活用してクラスファイルを局所的に編集する手法を提案する．提案手法の評価実験では，LLM として gpt-3.5-turbo を使用し，491 件の Java クラスのソースコードの 1 行削除に対応するようにクラスファイルを編集した．その結果，正解のバイトテキスト差分と完全に一致したのは 286 件で，実行可能なクラスファイルは 261 件であった．},
 title = {LLMを活用したクラスファイルの局所的な編集による代替コンパイラの提案},
 year = {2024}
}