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| 講演名 | 2023-03-15 13:45 アブレーションによる故障箇所特定における符号化方法とアブレーション方法の改善 ○池田拓真・岡野浩三・小形真平（信州大）・中島 震（NII）  SS2022-67 |
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| 抄録 | （和） | プログラムの実行情報を用いてソースコードの故障箇所を特定する技術としてSpectrum-based Fault Localization (SFL) がある. 一方, 機械学習技術を利用した方法として, テストケースの実行情報を学習したDNNモデルに一部の情報が欠落 (アブレーション) した実行情報を入力し, その分類予測結果を故障箇所特定に利用する手法が提案されている. この方法はターゲット以外の情報も欠落させる可能性がある. 過度な情報欠落を改善することで故障箇所を特定する精度が向上すると期待される. 本稿では, 既存研究における実行情報の符号化を分割して行い, ターゲット情報をアブレーションする. 従来のSFLが用いているカバレッジベースの手法と比較し, 提案手法を考察する. |
| （英） | Spectrum-based Fault Localization (SFL) is a technique to locate faults in source code using execution traces. A method is proposed to input ablated execution traces to DNN models that have learned execution traces of test cases, and use the classification results for locating a faulty function. The method of ablation in the existing works is expected to improve the accuracy of identifying the faulty function by accounting for the possibility that information other than the target may also be ablated. In this paper, we encode divided execution traces and ablate only targeted information. The proposed approach is compared with conventional coverage-based approaches. | |
| キーワード | （和） | SFL / アブレーション / DNN / Word2Vec / / / / |
| （英） | SFL / Ablation / DNN / Word2Vec / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 432, SS2022-67, pp. 121-126, 2023年3月. | |
| 資料番号 | SS2022-67 | |
| 発行日 | 2023-03-07 (SS) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | SS2022-67 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS |
| 開催期間 | 2023-03-14 - 2023-03-15 |
| 開催地（和） | 名護市産業支援センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ソフトウェアサイエンスおよび一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SS |
| 会議コード | 2023-03-SS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | アブレーションによる故障箇所特定における符号化方法とアブレーション方法の改善 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of Encoding and Ablation Methods in Fault Localization by Ablation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | SFL / SFL |
| キーワード(2)（和/英） | アブレーション / Ablation |
| キーワード(3)（和/英） | DNN / DNN |
| キーワード(4)（和/英） | Word2Vec / Word2Vec |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池田 拓真 / Takuma Ikeda / イケダ タクマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shinshu University (略称： Shinshu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡野 浩三 / Kozo Okano / オカノ コウゾウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shinshu University (略称： Shinshu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小形 真平 / Shinpei Ogata / オガタ シンペイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shinshu University (略称： Shinshu Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中島 震 / Shin Nakajima / ナカジマ シン |
| 第4著者 所属（和/英） | 国立情報学研究所 (略称： NII) National Institute of Informatics (略称： NII) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-15 13:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SS |
| 資料番号 | SS2022-67 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.432 |
| ページ範囲 | pp.121-126 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-03-07 (SS) |
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