Na IEEE/ACM International Workshop on Automated Program Repair (APR 2023, u okviru ICSE 2023) u Melburnu, Australija, predstavili smo rad „An Extensive Study on Model Architecture and Program Representation in the Domain of Learning-based Automated Program Repair“ (Horváth, Csuvik, Gyimóthy i Vidács).
Rad poredi modele dubokog učenja (T5, CodeT5, RoBERTa i GPT-Neo) u popravljanju grešaka u Javi i JavaScriptu, uz tri reprezentacije koda: sirovi tekst, nizove komandi i apstraktna sintaksna stabla. Treniranje na nizovima komandi nadmašilo je većinu drugih konfiguracija i na skupu java-small dostiglo tačnost od 30,64%, dok je kombinacija AST-a i teksta dala znatno slabije rezultate, ispod jednog procenta.
Link: ICSE 2023 profil predavača
Rad: na stranici izdavača
