自動プログラム修正技術の性能評価 -九州大学の基幹教育データを用いた事例研究-

• 中村, 司

• 亀井, 靖高

• 近藤, 将成

• 鵜林, 尚靖

Abstract

現在，様々な自動プログラム修正技術が提案されているが，複数の技術を比較するために利用されるデータセットは限られている．そのため，複数の自動プログラム修正技術を比較した結果がどれほど一般性のあるものなのかは明らかになっていない．そこで，データセットを新たに用意して既存の自動プログラム修正技術を適用し，自動プログラム修正技術の性能を比較した事例を増やしたいと考えた．本研究では，文法エラーを修正する技術として DeepFix と DrRepair の 2 つを取り上げ，九州大学で収集されたデータセットを利用しそれらの修正性能を評価する．さらに，それぞれの技術によってバグを修正できたプログラム群を比較し，それぞれの技術が利用した手法の差が結果に現れているのかを調査する．調査の結果，修正率では DrRepair が大きく上回っていたものの，DeepFix でのみバグを修正できたプログラムと DrRepair でのみバグを修正できたプログラムがともに存在することが明らかになった．また，これら 2 つのプログラム群をソースコードメトリクスの観点から比較したが，大きな差は見られなかった．

Journal

• ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021論文集

  ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2021論文集 2021 76-83, 2021-08-30

Keywords

• プログラミング学習・教育

Details

• CRID: 1050574047087550080
• NII Article ID: 170000185274
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00212582/
• Text Lang: ja
• Article Type: conference paper
• Data Source:
  • IRDB
  • CiNii Articles
  • KAKEN