Az IEEE/ACM International Workshop on Automated Program Repair (APR 2023, az ICSE 2023 része) műhelyen (Melbourne, Ausztrália) bemutattuk tanulmányunkat: „An Extensive Study on Model Architecture and Program Representation in the Domain of Learning-based Automated Program Repair” (Horváth, Csuvik, Gyimóthy és Vidács).
A tanulmány mélytanulásos modelleket (T5, CodeT5, RoBERTa és GPT-Neo) hasonlít össze Java- és JavaScript-hibák javításán, háromféle kódreprezentációval: nyers szöveggel, parancssorozatokkal és absztrakt szintaxisfákkal. A parancssorozatokon való tanítás a legtöbb más beállításnál jobban teljesített, a java-small adathalmazon 30,64%-os pontosságot ért el, az AST- és szöveginformáció kombinálása viszont jóval gyengébb, egy százalék alatti eredményt adott.
Link: ICSE 2023 előadói profil
A tanulmány: a kiadó oldalán
