A System-Wide Debugging Assistant Powered by Natural Language Processing
A System-Wide Debugging Assistant Powered by Natural Language Processing
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由自然语言处理提供支持的全系统调试助手
DOI：
10.1145/3357223.3362701
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Netravali, Ravi
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dogga, Pradeep;Narasimhan, Karthik;Sivaraman, Anirudh;Netravali, Ravi
尽管调试工具取得了进步，但今天的系统调试仍然主要是手动进行的。开发人员通常遵循一个迭代且耗时的过程来从报告的错误转移到错误修复。这是因为开发人员仍然负责理解系统范围的语义，将现有调试工具的输出和功能连接在一起，并从许多不同的数据源(例如，错误报告、源代码、注释、文档和执行跟踪)提取信息。我们相信，最新的统计自然语言处理(NLP)技术可以帮助自动分析这些数据源，并显著改善系统的调试体验。我们展示了早期的结果，以强调NLP支持的调试的前景，并讨论了实现这一愿景必须克服的系统和学习挑战。
Despite advances in debugging tools, systems debugging today remains largely manual. A developer typically follows an iterative and time-consuming process to move from a reported bug to a bug fix. This is because developers are still responsible for making sense of system-wide semantics, bridging together outputs and features from existing debugging tools, and extracting information from many diverse data sources (e.g., bug reports, source code, comments, documentation, and execution traces). We believe that the latest statistical natural language processing (NLP) techniques can help automatically analyze these data sources and significantly improve the systems debugging experience. We present early results to highlight the promise of NLP-powered debugging, and discuss systems and learning challenges that must be overcome to realize this vision.
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DOI：
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发表时间：
2018-06
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
Annie Louis;Santanu Kumar Dash;Earl T. Barr;Charles Sutton
通讯作者：
Annie Louis;Santanu Kumar Dash;Earl T. Barr;Charles Sutton
使用“大代码”编程（Dagstuhl 研讨会 15472）
DOI：
10.4230/dagrep.5.11.90
发表时间：
2015
期刊：
Dagstuhl Reports
影响因子：
--
作者：
William W. Cohen;Charles Sutton;Martin T. Vechev
通讯作者：
Martin T. Vechev
Ayudante：识别不需要的变量相互作用
DOI：
10.1145/2823363.2823366
发表时间：
2015
期刊：
Proceedings of the 13th International Workshop on Dynamic Analysis
影响因子：
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作者：
I. Haq;Juan Caballero;Michael D. Ernst
通讯作者：
Michael D. Ernst
预测测试选择
DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
2019 IEEE/ACM 41st International Conference on Software Engineering: Software Engineering in Practice (ICSE-SEIP)
影响因子：
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作者：
Mateusz Machalica;A. Samylkin;Meredith Porth;S. Chandra
通讯作者：
S. Chandra