日: 2021年10月22日

ソースコード分析への機械学習活用のサーベイ

  • A Survey on Machine Learning Techniques for Source Code Analysis [14.1]
    ソースコード解析に応用された機械学習の領域における現在の知識を要約することを目的としている。 そこで本研究では,2002年から2021年にかけて,広範囲にわたる文献検索を行い,研究364点を同定した。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 18 Oct 2021 20:13:38 GMT)
    • 本文39ページ、引用数369と大規模なサーベイ。
    • ソフトウェアテスト、ソースコード表現、ソースコードの品質分析、プログラム合成、コード補完、リファクタリング、コード要約、脆弱性解析などソースコード分析における機械学習の利用とそのアプローチが把握できる。

マルチリンガルなCommonsense Reasoning

  • Leveraging Knowledge in Multilingual Commonsense Reasoning [25.2]
    本稿では,翻訳・検索・翻訳(TRT)戦略を用いて,英語の知識ソースを活用することを提案する。 多言語コモンセンスの質問や選択に対して,知識ソースからの翻訳や検索を通じて関連する知識を収集する。 検索した知識は対象言語に翻訳され、事前訓練された多言語言語モデルに統合される。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sat, 16 Oct 2021 03:51:53 GMT)
    • 処理中に機械翻訳を用いるタイプのマルチリンガルな自然言語処理のアプローチ。XCSRで優れた性能とのこと。言語資源が英語に偏っているのは事実で機械翻訳モデルを用いるアプローチが強力そうなのは直感的には明らか。マルチリンガルモデルを用いるより機械翻訳を挟む方が性能が優れている事例は複数あるが、事前学習モデルの性能、機械翻訳モデルの性能など考慮すべき前提条件が多く、どのあたりがその境目になるのか興味がある。