情報検索技術と深層学習を用いたコード片類似性判定法の比較調査

YOKOI, Kazuki; CHOI, Eunjong; YOSHIDA, Norihiro et al.

電子情報通信学会論文誌D 情報・システム, 2023, J106-D(4), 231-243

アクセス数:369件（2025-11-02 08:47 集計）

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j106-d_4_231 pdf なし 2.66 MB 64 2023.11.14  

論文情報

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タイトル
情報検索技術と深層学習を用いたコード片類似性判定法の比較調査
Comparing Code Similarity Using Information Retrieval Techniques and Deep Learning
著者
著者名
YOKOI, Kazuki
NRID
1000090755943 1000090755943
著者名
CHOI, Eunjong
NRID
1000000582545 1000000582545
著者名
YOSHIDA, Norihiro
NRID
1000060304028 1000060304028
ORCID
0000-0002-8014-4092 0000-0002-8014-4092
researchmap permalink
makoto.matusita makoto.matusita
Scopus Author ID
7402125665 7402125665
著者名
MATSUSHITA, Makoto
NRID
1000020168438 1000020168438
Scopus Author ID
7601540520 7601540520
著者名
INOUE, Katsuro
キーワード等
deep learning
information retrieval
code clone
software maintenance
深層学習
情報検索技術
コードクローン
ソフトウェア保守
内容
横井, 一輝, 崔, 恩瀞, 吉田, 則裕, et al. 情報検索技術と深層学習を用いたコード片類似性判定法の比較調査. 電子情報通信学会論文誌D 情報・システム J106-D, 231 (2023); https://doi.org/10.14923/transinfj.2022pdp0009.
抄録
コード片の類似性判定法はソフトウェア工学における重要な基礎技術であり，コードクローン検出やコード片検索などで使用される．コード片の類似性判定法では，構文的な類似性だけでなく，処理内容の意味的な類似性も判定することが重要である．我々の先行研究では，情報検索技術に基づくベクトル表現とコサイン類似度を組み合わせた類似性判定法を用いていた．この手法は処理内容の意味的な類似性を高速に判定できる一方で，検出漏れが多い課題がある．また近年，深層学習を用いた類似性判定法が提案されている．この手法は意味的な類似性を高い精度で判定できる反面，実行速度が遅い課題がある．そこで本研究では，判定精度と実行速度の二つの観点で情報検索技術に基づくベクトル表現と深層学習の効果的な組み合わせを調査する．調査の結果，情報検索技術の一種であるLSI (Latent Semantic Indexing)と深層学習モデルの組み合わせが判定精度の面で最も高い値となった．またこの組み合わせは実行速度が最も速いことも確認した．
出版者
The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
電子情報通信学会
収録物名
電子情報通信学会論文誌D 情報・システム
巻(号)
J106-D(4)
ページ
231-243
刊行年月
2023-04-01
ハンドルURL
https://hdl.handle.net/11094/93106
PISSN
18804535
eISSN
18810225
関連情報 (isIdenticalTo)
DOI (出版社版)
https://doi.org/10.14923/transinfj.2022pdp0009
アクセス権
open access
権利情報
Copyright©2023 IEICE
出版タイプ
Version of Record
カテゴリ
学術雑誌論文 Journal Article