code changes | BriefGPT - AI 论文速递

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在游戏开发中利用大型语言模型进行高效的故障分析
这篇论文提出了一种利用大型语言模型（LLMs）自动识别导致测试失败的代码更改的新方法，并通过定量和定性评估验证了该方法的有效性。通过 EA 开发者报告的问题进行的数据集评估结果显示，我们的方法在准确率上达到了 71％。此外，通过用户研究对我
PDF23 days ago
基于机器学习的安卓开源项目易受攻击代码更改预测
本文提出了一个能够有选择地触发源代码的安全审查的框架，通过作为代码审查服务中的审查机器人，该框架能够在代码更改提交到源代码存储库之前，在提交前自动请求额外的安全审查。该框架使用经过训练的分类器来识别具有漏洞的代码更改，采用多种类型的输入特征
PDFa month ago
COMET: 使用增量图上下文表示生成提交消息
使用基于图的表示和基于 Transformer 模型的方法，通过捕捉代码更改的上下文来生成高质量的 Commit 消息。通过实验证明，Comet 在 BLEU-NORM 和 METEOR 指标上优于现有技术，并与 GPT 模型相比具有竞争力
PDF5 months ago
CodeLL：支持数据和代码语言模型共同演进的终身学习数据集
本研究介绍了 CodeLL，这是一个用于代码更改的生命周期学习数据集，能够全面覆盖开源软件库的发布历史中的代码更改，同时可用于研究生命周期微调设置下 LMs 行为、软件库中数据分布的变化以及 API 用法随时间的演变。
PDF6 months ago
机器学习系统变更分类法探究
本文研究了 1346 个机器学习研究代码库及其 67,369 个 fork 的贡献情况，发现只有 9% 的 fork 对代码库进行了修改，而大部分未被贡献回来的修改主要涉及领域特定的个性化定制和本地实验，并且涉及到了文档变更、功能变更和 B
PDF2 years ago
AAAI源代码和注释之间的深度即时不一致性检测
本论文使用深度学习方法学习评论与代码更改之间的相关性，以检测注释在代码更改后是否变得不一致，同时展示了我们的模型在检测和解决由于代码更改导致的不一致注释方面的能力。
PDF4 years ago
ACL基于代码更改的自然语言注释更新学习
本文提出一种通过学习不同的自然语言表征和代码表征之间的关系，生成一系列编辑操作来更新现有自然语言注释的方法，并在开源软件项目集合上进行多个实验和对比，结果表明该模型性能优于其他算法。
PDF4 years ago
CC2Vec：代码更改的分布式表示
使用人工识别特征并需要为每个任务付出人力劳动的软件补丁现有方法存在缺陷，本文提出一种基于神经网络的 CC2Vec 模型，通过伴随的日志消息学习代码更改的表示，以识别代码更改的层次结构并使用多个比较函数来识别删除和添加代码之间的差异，并证明该
PDF4 years ago
基于抽象语法树和混合排名的 ATOM 提交消息生成
本文提出了一种新的提交信息生成模型 ATOM，通过表示代码更改的抽象语法树来集成检索和生成信息，并通过混合排序模块优先考虑一个代码更改的最准确信息，实验结果表明 ATOM 在生成代码提交信息方面显著优于现有模型。
PDF5 years ago
通过神经机器翻译学习有意义的代码变化
通过定量和定性的研究，本研究探究了神经机器翻译（NMT）模型学习开发人员在向量请求中实现的代码更改的能力，在上下文较小的范围内（即，小 / 中型方法对在请求之前 / 之后进行更改的情况下），它能够自动复制 36％的情况
PDF5 years ago