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

Comparing Word-Based and AST-Based Models for Design Pattern Recognition

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
  • Programming Language Models
  • Design Patterns
  • NLP
Streszczenie

EN Design patterns (DPs) provide reusable and general solutions for frequently encountered problems. Patterns are important to maintain the structure and quality of software products, in particular in large and distributed systems like automotive software. Modern language models (like Code2Vec or Word2Vec) indicate a deep understanding of programs, which has been shown to help in such tasks as program repair or program comprehension, and therefore show promise for DPR in industrial contexts. The models are trained in a self-supervised manner, using a large unlabelled code base, which allows them to quantify such abstract concepts as programming styles, coding guidelines, and, to some extent, the semantics of programs. This study demonstrates how two language models—Code2Vec and Word2Vec, trained on two public automotive repositories, can show the separation of programs containing specific DPs. The results show that the Code2Vec and Word2Vec produce average F1-scores of 0.781 and 0.690 on open-source Java programs, showing promise for DPR in practice.

Data udostępnienia online

08.12.2023

Strony (od-do)

44 - 48

DOI

10.1145/3617555.3617873

URL

https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3617555.3617873

Książka

PROMISE '23 : Proceedings of the 19th International Conference on Predictive Models and Data Analytics in Software Engineering

Zaprezentowany na

19th International Conference on Predictive Models and Data Analytics in Software Engineering PROMISE ’23 (Co-located with: ESEC/FSE ’23), 8.12.2023, San Francisco, United States

Typ licencji

copyright

Tryb otwartego dostępu

witryna wydawcy

Wersja tekstu w otwartym dostępie

ostateczna wersja opublikowana

Czas udostępnienia publikacji w sposób otwarty

w momencie opublikowania

Punktacja Ministerstwa / rozdział

20

Punktacja Ministerstwa / konferencja (CORE)

200

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