講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-01-20 13:00
深層学習によるプログラムの不具合の推論結果をコードレビューのチェックリストに用いるための研究 ○小川一彦・中谷多哉子(放送大) KBSE2022-51 |
抄録 |
(和) |
システム開発において、プログラムの品質を向上するため様々な取り組みが行われている.
その取組みの一つであるコードレビューは,プログラムが規約に沿って正しく記述されていること,仕様書に書かれている機能を満たしているかという事をチェックし,指摘を行い,プログラムを改善することでソフトウェアの品質を向上させる.
我々がCNN-BIシステムと呼ぶ深層学習を用いたシステムに,プログラムの不具合の推論を行った結果,SQL文の不具合の精度(F値)が0.71であった.
研究では,チェックリストのチェック項目にCNN-BIシステムの推論結果と,プログラムのレビューすべき箇所を設定したチェックリストを作成した.
作成したチェックリストが,コードレビューにどのような影響を与えるのか検証を行った. |
(英) |
In system development, various efforts are made to improve the quality of programs.
One of these efforts is code review.
We applied a system using deep learning, which we call the CNN-BI system, to infer program defects, and found that the accuracy (F value) of defects in SQL statements was 0.71.
In this study, we created a checklist that includes the inference results of the CNN-BI system as checklist items.
We examined the impact of the checklists with inference results. |
キーワード |
(和) |
コードレビュー / チェックリスト / 畳み込みニューラルネットワーク / 深層学習 / プログラムの不具合推論 / / / |
(英) |
code review / checklist / convolutional nural network / deep learning / bug inference / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 345, KBSE2022-51, pp. 46-51, 2023年1月. |
資料番号 |
KBSE2022-51 |
発行日 |
2023-01-12 (KBSE) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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KBSE2022-51 |