@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00238221,
 author = {粕谷, 鉄朗 and 上田, 賀一 and Tetsuro, Kasuya and Yoshikazu, Ueda},
 issue = {4},
 journal = {情報処理学会論文誌プログラミング（PRO）},
 month = {Aug},
 note = {Visual BasicおよびC#で記述されたソフトウェアに対しソースコードの抽象構文木をグラフ表現としてグラフ畳み込みニューラルネットワークを用いて不具合予測精度の検討を行い，加えてそれぞれの言語間での転移学習およびファインチューニングの予測精度の検討を行った．, We examined the accuracy of defect prediction for software written in Visual Basic and C# using a graph convolutional neural network with a graph representation of the abstract syntax tree of the source code, and also examined the prediction accuracy of transfer learning and fine tuning between each language.},
 pages = {26--26},
 title = {抽象構文木とGCNによるソフトウェアの不具合予測手法の検討},
 volume = {17},
 year = {2024}
}