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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-01-24 15:40 コードの臭い検知の機械学習手法における中間表現を用いた学習手法の改善 ○平原理彩・岸 知二（早大）  KBSE2023-64 |
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| 抄録 | （和） | コードの臭いを検知する手法は，近年は機械学習を用いる手法が主に研究されている．しかし，機械学習手法はプログラミング言語に対して汎用性を持つことが難しいというデメリットがある．そのため，機械学習を用いた手法のほとんどが1つの言語を対象としており，複数のプログラミング言語で書かれている実在のアプリケーションに対しては実際に適用することが難しい．そこで，本研究では，様々な言語から生成できるソースコードとバイナリコードの中間であるLLVM-IRを学習用のデータに用いる手法を提案する．学習用のデータを従来とは変更することによって，機械学習手法でのプログラミング言語に対する汎用性を高め，機械学習手法が実用化できるよう提案を行う． |
| （英） | In recent years，methods for detecting code smells have mainly been researched using machine learning．However，the disadvantage of machine learning methods is that they are difficult to apply to various programming languages．As a result，most methods using machine learning target a single language，making it difficult to actually apply them to real-world applications written in multiple programming languages．Therefore，in this research，we propose a method that uses LLVM-IR，which is intermediate between source code and binary code that can be generated from various languages，as training data．By changing the learning data from conventional ones，we will improve the versatility of machine learning methods for programming languages，and make proposals for practical use of machine learning methods. | |
| キーワード | （和） | 中間表現 / コードの臭い / 機械学習 / LLVM-IR / メトリクス / / / |
| （英） | Intermediate Representation / Code Smell / Machine Learning / LLVM-IR / metrics / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 352, KBSE2023-64, pp. 79-84, 2024年1月. | |
| 資料番号 | KBSE2023-64 | |
| 発行日 | 2024-01-16 (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) | |
| PDFダウンロード | KBSE2023-64 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
| 開催期間 | 2024-01-23 - 2024-01-24 |
| 開催地（和） | 宝山ホール（鹿児島県文化センター） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2024-01-KBSE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | コードの臭い検知の機械学習手法における中間表現を用いた学習手法の改善 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of learning method using intermediate representation in machine learning method for code smell detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 中間表現 / Intermediate Representation |
| キーワード(2)（和/英） | コードの臭い / Code Smell |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | LLVM-IR / LLVM-IR |
| キーワード(5)（和/英） | メトリクス / metrics |
| 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） | 平原 理彩 / Risa Hirahara / ヒラハラ リサ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学大学院 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岸 知二 / Tomoji Kishi / キシ トモジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学大学院 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-01-24 15:40:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | KBSE2023-64 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.352 |
| ページ範囲 | pp.79-84 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-16 (KBSE) |
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