Programanalysverktyg som används i programvaruunderhåll måste vara robusta och bör vara korrekta. Många datadrivna tolkningsmetoder som utvecklats för naturliga språk är robusta och har ganska hög noggrannhet när de tillämpas på tolkning av programvara. Vi visar detta för programmeringsspråken Java, C/C++ och Python. Ytterligare studier visar att efterbehandling kan nästan helt ta bort de återstående felen. Slutligen kan träningsdata för att direktimera den generiska datadrivna tolken genereras automatiskt för formella språk, i motsats till manuell utveckling av trädbankar för naturliga språk. Därför skulle vår strategi kunna förbättra robustheten hos verktyg för programvaruunderhåll, förmodligen utan att visa en betydande negativ effekt på deras noggrannhet.
Nilson m.fl. REF hävdar att datadrivna tolkningsmetoder som utvecklats för naturliga språk är robusta och har ganska hög noggrannhet när de tillämpas på tolkning av programvara.
Parsing Formal Languages using Natural Language Parsing Techniques
{'venue': 'Proceedings of the 11th International Conference on Parsing Technologies (IWPT’09)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}