W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Rozdział

Pobierz BibTeX

Tytuł

TransDPR: Design Pattern Recognition Using Programming Language Models

Autorzy

[ 1 ] Instytut Informatyki, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja

Rok publikacji

2023

Typ rozdziału

rozdział w monografii naukowej / referat

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • Design patterns recognition
  • Programming language models
  • NLP
  • Machine learning
  • Deep learning
Streszczenie

EN Current Design Pattern Recognition (DPR) methods have limitations, such as the reliance on semantic information, limited recognition of novel or modified pattern versions, and other factors. We present an introductory DPR technique by using a Programming Language Model (PLM) called TransDPR, which utilizes a Facebook pre-trained model (TransCoder), which is a Cross-lingual programming Language Model (XLM) based on a transformer architecture. We leverage an n-dimensional vector representation of programs and apply logistic regression to learn design patterns (DPs). Our approach utilizes the GitHub repository to collect singleton and prototype DP programs written in C ++ source code. Our results indicate that TransDPR achieves 90% accuracy and an F1-score of 0.88 on open-source projects. We evaluate the proposed model on two developed modules from Volvo Cars and invite the original developers to validate the prediction results.

Data udostępnienia online

08.11.2023

DOI

10.1109/ESEM56168.2023.10304862

URL

https://ieeexplore.ieee.org/document/10304862

Książka

2023 ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement (ESEM)

Zaprezentowany na

2023 ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement (ESEM), 26-27.10.2023, New Orleans, United States

Punktacja Ministerstwa / rozdział

20

Punktacja Ministerstwa / konferencja (CORE)

140

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.