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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-01-24 15:10 GraphCodeBERTを用いたソースコードの不具合予測手法の提案 ○齋藤 優・岸 知二（早大）  KBSE2023-63 |
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| 抄録 | （和） | ソフトウェアの複雑化に伴い, 品質確保が開発者にとって重要となっている. テスト工程のコストは生産開発コストの半分を占め, 信頼性の高いソフトウェアを構築するには大量のテストとデバッグが必要である. ソフトウェア品質管理の効率向上を目指し, 不具合予測技術が注目されている. 従来, 不具合予測はソースコードの行数,空白の数,分岐数や分岐の深さなど特徴量であるソフトウェアメトリクスや抽象構文木(AST)を用いて得た関数の呼び出しといった構文レベルのプログラムの情報に基づいた特徴を用いて, 新たな不具合が発生しそうな箇所を予測する研究が行われてきた. 最近では深層学習を活用した手法が進化しており, 本研究ではプログラミング言語と自然言語に加えデータフローというソースコードのセマンティック構造も事前学習を行った初の事前学習モデルであるGraphCodeBERTを用いて不具合予測手法を提案し, 評価した. 評価実験によって, GraphCodeBERTは不具合の学習・予測に適していること 先行研究に比べて不具合予測の精度が高いこと, 事前学習に使用されていないプログラミング言語でも有用であることを示す. |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / GraphCodeBERT / 不具合予測 / ソースコード / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 352, KBSE2023-63, pp. 73-78, 2024年1月. | |
| 資料番号 | KBSE2023-63 | |
| 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 | KBSE2023-63 |
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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） | GraphCodeBERTを用いたソースコードの不具合予測手法の提案 |
| サブタイトル（和） | * |
| タイトル（英） | A Proposal for Source Code Defect Prediction Method Using GraphCodeBERT |
| サブタイトル（英） | * |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / |
| キーワード(2)（和/英） | GraphCodeBERT / |
| キーワード(3)（和/英） | 不具合予測 / |
| キーワード(4)（和/英） | ソースコード / |
| 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） | 齋藤 優 / Yu Saito / サイトウ ユウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (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 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-01-24 15:10:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | KBSE2023-63 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.352 |
| ページ範囲 | pp.73-78 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-16 (KBSE) |
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