ソースコードメトリクスが自動バグ修正に与える影響の分析

• 中村, 司

• 池田, 翔

• 亀井, 靖高

• 佐藤, 亮介

• 鵜林, 尚靖

抄録

自動バグ修正手法の 1 つに DeepFix がある．これは，C 言語プログラムをトークン列として Seq2Seq モデルで学習し，文法エラーに特化した修正を行う手法である．しかし，他の自動バグ修正手法と同様に，これですべてのバグが解決されるわけではなく，さらにソースコードのどのような性質が修正を妨げているのかも明らかになっていない．そこで本研究ではソースコードの特徴である，(RQ1) 行数，(RQ2) トークン数，(RQ3) 複雑度の 3 つが自動バグ修正手法の修正結果に影響を与えるのか，調査する．そのために，DeepFix によって修正できたソースコードと，そうでないソースコードとをそれぞれの観点から比較し，修正に影響を与える特徴について考察する．C 言語プログラムの入門用講義で学生が書いたソースコードに対して実験を行ったところ，修正できたソースコードの方が，トークン数や複雑度が小さいことが明らかになった．これにより，DeepFix にとって修正しやすいソースコードの特徴が明らかになり，自動バグ修正の支援ができると考える．

収録刊行物

• ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2020論文集

  ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2020論文集 2020 60-68, 2020-09-03

キーワード

• 自動プログラム修正

詳細情報

• CRID: 1050011097117545216
• NII論文ID: 170000183327
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00206636/
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: conference paper
• データソース種別:
  • IRDB
  • CiNii Articles
  • KAKEN