Abstract-Benchmarks av buggar är nödvändiga för empiriskt utvärdera automatiska program reparationsverktyg. I den här artikeln presenterar vi BEARS, ett projekt för insamling och lagring av buggar i ett extensibelt felriktmärke för automatiska reparationsstudier i Java. Samlingen av buggar bygger på commit building state från Continuous Integration (CI) för att hitta potentiella par av buggy och lappade programversioner från öppen källkod projekt värd på GitHub. Varje par av programversioner passerar genom en pipeline där ett försök att reproducera en bugg och dess patch utförs. Det centrala steget i reproduktion pipeline är genomförandet av testsviten av programmet på båda programversionerna. Om ett testfel hittas i Buggy-programmets versionskandidat och inget testfel hittas i dess patchade programversionskandidat, återgavs ett fel och dess patch med lyckat resultat. Det unika med Bears är användningen av CI (builds) för att identifiera buggiga och lappade programversionskandidater, som har varit allmänt antagna under de senaste åren i öppen källkod projekt. Detta tillvägagångssätt gör att vi kan samla fel från en mångfald av projekt bortom mogna projekt som använder felrapporteringssystem. Dessutom utformades BEARS för att vara tillgängligt för allmänheten och lätt kunna utökas av forskarsamhället genom att automatiskt skapa grenar med buggar i ett givet GitHub-arkiv, som kan användas för pull-förfrågningar i Bears-arkivet. Vi presenterar i detta dokument den metod som används av BEARS, och vi levererar version 1.0 av BEARS, som innehåller 251 reproducerbara buggar samlas in från 72 projekt som använder Travis CI och Maven bygga miljö.
Delfim m.fl. REF utvecklar BEARS, som bryter Maven-baserade Java GITHUB projekt som använder TraVIS-CI.
Bears: An Extensible Java Bug Benchmark for Automatic Program Repair Studies
{'venue': 'Proceedings of the 26th IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}