På grund av dess potential att förbättra programmerarens produktivitet och programvarukvalitet, har automatiserad programreparation varit ett aktivt ämne för forskning. Nyare tekniker utnyttjar neurala nätverk för att lära sig direkt från exempel på buggiga program och deras korrigeringar. I detta arbete, anser vi en nyligen identifierad klass av buggar som kallas variabel-missbildning buggar. Den toppmoderna lösningen för variabelt missbruk räknar upp möjliga rättningar för alla möjliga felplatser i ett program, innan du väljer den bästa förutsägelsen. Vi visar att det är fördelaktigt att träna en modell som gemensamt och direkt lokaliserar och reparerar buggar med variabelt fel. Vi presenterar multi-headed pekarnätverk för detta ändamål, med ett huvud vardera för lokalisering och reparation. De experimentella resultaten visar att den gemensamma modellen betydligt överträffar en räknande lösning som använder en pekarbaserad modell för reparation ensam.
Vasik och al. REF använder ett återkommande neuralt nätverk med två utgång pekare för att lära sig lokalisera och reparera Variabla fel.
Neural Program Repair by Jointly Learning to Localize and Repair
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}