Enhancing Automated Software Evolution via Building and Utilizing Large-Scale Software Evolution Corpora

点击翻译按钮获取中文摘要

本研究は，リファクタリング等の類型化可能なプログラム変換の多くを表現可能な進化コーパスを作成し，ソフトウェア自動進化技術の適用可能範囲，進化分析技術の妥当性を改善させることを目指すものである．令和4年度では，主に以下の成果を得た．(1)アノテーションのスキーマおよび進化オペレータの概念階層の基礎検討を行った．また，これに基づきリファクタリング事例の検索エンジンを試作した．この検索エンジンは，複数のリファクタリング検出ツールの検出結果に対して，リファクタリングの特徴やリファクタリングが含まれるコミットの特徴に基づくクエリを用いて事例を検索できる．(2)アノテーション付き進化コーパスの構築のため，リファクタリングを自認しているコミットをコミットメッセージから自動特定し，収集した．具体的には，コミットメッセージの規約であるConventional Commitsに従っているGitHubリポジトリを特定し，それに含まれるコミットのうちリファクタリングと分類されたものを収集した．(3)アノテーション候補コミットを効率よく得るため，グラフニューラルネットワークに基づきリファクタリングコミットを識別する手法のプロトタイプを開発した．この手法では，リファクタリングを含むコミットが表現する変更を抽象構文木の差分に基づく編集スクリプトで表現し，その特徴を学習することにより分類モデルを作成する．(4)リファクタリングやバグ修正などの変更の適用支援，推薦，合成，分析技術の開発を行った．