SemanticCloneBenchを用いた深層学習に基づくコードクローン検出手法の評価

鶴, 智秋; 松下, 誠; 肥後, 芳樹

電子情報通信学会論文誌D, 2024, J107-D(2), 34-42

Number of Access:149（2025-09-03 05:20 Counts）

Identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11094/98119

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IEICE_J107-D_2_34 pdf None 1.13 MB 83 2024.09.20  

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Title
SemanticCloneBenchを用いた深層学習に基づくコードクローン検出手法の評価
An Evaluation of Deep-Learning-Based Code Clone Detection Methods Using SemanticCloneBench
Creator
CreatorName
鶴, 智秋
NRID
1000060304028 1000060304028
ORCID
0000-0002-8014-4092 0000-0002-8014-4092
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makoto.matusita makoto.matusita
Scopus Author ID
7402125665 7402125665
CreatorName
松下, 誠
NRID
1000070452414 1000070452414
ORCID
0000-0002-8278-8975 0000-0002-8278-8975
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yoshiki.higo yoshiki.higo
Scopus Author ID
7004831134 7004831134
CreatorName
肥後, 芳樹
Subject
deep-learning
semantic clone
code clone
SemanticCloneBench
深層学習
意味的コードクローン
コードクローン
Description
鶴, 智秋, 松下, 誠, 肥後, 芳樹. SemanticCloneBenchを用いた深層学習に基づくコードクローン検出手法の評価. 電子情報通信学会論文誌D 情報・システム J107-D, 34 (2024); https://doi.org/10.14923/transinfj.2023JDP7022.
Abstract
構文上異なるにもかかわらず同様の振る舞いが記述されているソースコード片を意味的クローンと呼ぶ．近年では，意味的クローンの検出を目的として，深層学習を用いたクローン検出手法が多数提案されている．しかし，クローン検出の分野において有名かつ巨大なベンチマークであるBigCloneBenchには，意味的クローン検出性能評価において多くの問題が存在する．本研究では，SemanticCloneBenchと呼ばれる，意味的クローンの性能評価に特化したベンチマークを用いて，深層学習に基づくクローン検出手法であるASTNN，CodeBERT，InferCodeの3手法を対象とした検出性能の評価を行う．適用実験の結果より，ASTNNにおけるF値は0.921であり，評価対象となる検出手法の中で最も高い検出性能を示した．また，F値が高くなるようなしきい値の範囲を調査した結果，CodeBERTとInferCodeで高いF値を示したしきい値の範囲は，ASTNNにおいてF値が高くなるようなしきい値の範囲よりも狭いと判明した．
Publisher
The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
Source Title
電子情報通信学会論文誌D
Volume (Issue)
J107-D(2)
Page
34-42
Date of Issued
2024-02-01
Language
Japanese
Handle URL
https://hdl.handle.net/11094/98119
PISSN
18804535
eISSN
18810225
Relation.isIdenticalTo
DOI (Publisher Version)
https://doi.org/10.14923/transinfj.2023JDP7022
Access Rights
open access
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Category
学術雑誌論文 Journal Article