単語埋め込みによる言語横断バグ箇所検索

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Abstract

バグの原因となっているソースコードを特定するアプローチとして，バグレポートと関連の高いファイルを自動的に推薦するバグ箇所検索の研究が進められてきた．しかし，既存研究のほとんどは英語で記述されたバグレポートのみを扱っており，非英語のバグレポートに対してバグ箇所検索を行う言語横断バグ箇所検索は機械翻訳に頼る研究しか行われておらず精度も芳しくない．本稿では，言語横断バグ箇所検索に対し単語埋め込みを適用し，非英語バグレポートとソースコードの間のギャップを埋めるアプローチを検討した．日本語バグレポートとソースコードの類似性を多言語単語埋め込みにより計算する方法と，日本語バグレポートを英語に機械翻訳したものとソースコードの類似性を単言語単語埋め込みで計算する方法を比較検証した結果，前者の精度が高くなった．また，この手法の精度は既存の機械翻訳を用いた言語横断バグ箇所検索よりも，MRRで10%，MAPで27%向上した．

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This work builds on

• Bachelor's Thesis 単語埋め込みによる言語横断バグ箇所検索 学士特定課題研究論文（東京工業大学 情報理工学院 情報工学系）, 2023

BibTeX

@article{ruuu0048-sigss202303,
    author = {大柴 昂輝 and 林 晋平},
    title = {単語埋め込みによる言語横断バグ箇所検索},
    journal = {電子情報通信学会技術研究報告},
    volume = 122,
    number = 432,
    pages = {37--42},
    year = 2023,
}