Autorepairability: creating and disseminating a new software quality indicator

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2022年度は自動修正適合性を評価するための大規模データセットの構築に取り組んだ．2021年に作成した小規模データセットでは対象ソースコードは約3000万行であったが，2022年度のデータセットは約3億1400万行のソースコードを対象に構築した．小規模データセットを作成した際の知見を生かし，Evosuiteがテストケースを生成できたメソッドであっても少数のテストケースのみが生成された場合はそのメソッドを目視確認対象から外すことや，目視確認を一人ではなく三人により行うことにより，より効率的により精度高いデータセットの構築を試みた．作成したデータセットはGitHubにて公開されている（https://github.com/YoshikiHigo/FEMPDataset）．また構築したデータセットの有用性を確かめるために，既存のクローン検出手法の評価を行った．構築したデータセットには目視確認により機能が等しいと判断されたメソッドのペアと，目視確認により機能が等しくないと判断されたメソッドのペアが存在している．前者はクローンとして見つけ，後者はクローンとして見つけないことが望ましい．この実験の結果，字句解析に基づく検出手法では検出できない機能等価メソッドが多く存在すること，および，抽象構文木と深層学習に基づく検出手法では機能等価でないメソッドを誤検出してしまう傾向が強いことがわかった.