【論文メモ】＜2022＞Survey on Software code clone detection

 

原論文

(PDF) Survey on Software code clone detection (researchgate.net)


ソフトウェアクローンの種類、およびそれらを検出するために使用される方法について解説した論文。また、2022年1月までのこの分野の研究のリストも含まれている。




コメント

コメントを投稿

このブログの人気の投稿

参考論文：コードクローン検出において比較する候補の絞り方

  軽量な類似度計算によるプロジェクト間のソースファイル集合の再利用検出.pdf ソースコードから作成した木構造の断片について、LSHを用いてクラスタリングすることで高速にコードクローンを検出[13]。 DECKARD: Scalable and accurate tree-based detection of code clones (smu.edu.sg) ソースコードから作成したTF-IDFベクトルについて、cross-polytope LSHを用いてクラスタリングし、コードブロック単位でのコードクローンを検出[14]。 _pdf (jst.go.jp) 転置インデックスを使って比較するべき候補を絞ることで、効率的にコードクローンを検出[15]。 1512.06448 (arxiv.org)
続きを読む

【論文】ChatGPT Prompt Patterns for Improving Code Quality, Refactoring, Requirements Elicitation, and Software Design

2303.07839   論文概要 ソフトウェアエンジニアリングにおけるプロンプト設計技術を、パターンの形式で紹介。 大規模言語モデル（LLM）、例えば ChatGPT を使用して一般的なソフトウェアエンジニアリングの活動を自動化する際に生じる、一般的な問題を解決する方法を提案。例えば、コードをサードパーティライブラリから分離することや、要件リストから API 仕様を作成することなどが含まれる。 ソフトウェアエンジニアリングにおける LLM の活用に関する研究に対する論文の貢献： ソフトウェアエンジニアリング向けのパターンのカタログを提供し、それらを解決する問題の種類ごとに分類する。 要件抽出、迅速なプロトタイピング、コード品質の向上、デプロイメント、およびテストの改善に適用された複数のプロンプトパターンを探求する。 はじめに ソフトウェアエンジニアリングタスクの自動化におけるLLMとプロンプトの概要 一般的に、LLMとの対話は「プロンプト」を入力することで行われる。プロンプトとは、LLMにコンテキストを提供し、テキストの生成を誘導するための自然言語による指示のことである。 チャットベースの環境では、プロンプトはユーザーが ChatGPT などのLLMに送信するチャットメッセージとして機能する。本論文では、ChatGPT を活用したチャット対応のLLMに焦点を当てて議論を進める。 プロンプトの使い方には大きく分けて二つの方法がある。本論文では、これら二種類のプロンプトパターンについて詳しく扱う。 LLMに直接情報を求めたり、コードを生成させたりする方法。 LLMに特定のルールを指示し、それに従わせる方法（例：特定のコーディング規約に準拠させる）。 ソフトウェアエンジニアリングタスク向けのプロンプトパターンの概要 本論文は、以前の研究で提案した プロンプトパターン の概念 [9] に基づいている。プロンプトパターンとは、LLMとの対話における問題を解決するための再利用可能なプロンプト設計である。 プロンプトパターンは、ソフトウェアパターン [10], [11] と同様に、優れた設計経験を形式化したものであり、プログラムが特定の設計原則やセキュアコーディングガイドライン に準拠することを保証するなど、LLMとの対話における一般的な問題に対する再利用可能な解決策を...
続きを読む

【論文メモ】A systematic literature review on source code similarity measurement and clone detection: techniques, applications, and challenges

  原論文 A systematic literature review on source code similarity measurement (arxiv.org) Abstract ソースコードの類似性を測定し評価することは、コード推薦、重複コード、盗作、マルウェア、およびスメル（異臭）検出など、幅広いアプリケーションにおける基本的なソフトウェアエンジニアリング活動です。本論文は、既存のアプローチとその特性に光を当てるため、コードの類似性測定と評価技術に関する体系的な文献レビューとメタ分析を提案します。私たちは最初に、4つのデジタルライブラリをクエリして1万以上の記事を見つけ、最終的に136件の主要な研究を抽出しました。研究は、その方法論、プログラミング言語、データセット、ツール、およびアプリケーションに従って分類されました。深い調査の結果、5つのアプリケーションドメインで8つの異なる技術を用いて動作するソフトウェアツールが80あります。ツールの約49％がJavaプログラムで動作し、37％がCおよびC++をサポートしていますが、多くのプログラミング言語はサポートされていません。注目すべき点は、ソースコードの類似性測定と重複コードに関連する12のデータセットが存在し、そのうちの8つのデータセットのみが公開されていることでした。信頼性のあるデータセットの不足、経験的評価、ハイブリッド手法、およびマルチパラダイム言語への焦点が、この分野の主な課題です。コードの類似性測定の新興アプリケーションは、メンテナンスに加えて開発フェーズに集中しています。
続きを読む