面向大规模程序修复的自动化补丁评估
软件工程
2021-05-10 v3
摘要
在本文中，我们对程序修复系统生成的补丁进行自动正确性评估。我们将人工编写的补丁视为真实 oracle，并基于该补丁随机生成测试，这是 Shamshiri 等人提出的一种技术，本文称之为基于真实情况的随机测试（RGT）。我们构建了一个由 14 个最先进修复系统为 Defects4J 生成的 638 个补丁的精选数据集，并在该数据集上评估自动化补丁评估。本研究的结果新颖且重要：首先，我们通过改进 oracle 将 RGT 的自动化补丁评估性能提升至现有最高水平的 190%；其次，我们表明 RGT 足够可靠，可帮助科学家在评估程序修复系统时进行过拟合分析；第三，我们通过迄今为止最大规模的研究提升了程序修复知识的外部效度。
引用
@article{arxiv.1909.13694,
title = {Automated Patch Assessment for Program Repair at Scale},
author = {He Ye and Matias Martinez and Martin Monperrus},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.13694},
year = {2021}
}