利用代码克隆和自然语言处理进行日志语句预测
软件工程
2021-09-10 v1 机器学习
摘要
在现代软件开发中，软件开发人员在源代码中嵌入日志语句是一项必要的职责，因为日志文件对于追踪运行时系统问题和排除系统管理任务故障至关重要。先前的研究强调了日志语句在软件系统操作和调试中的重要性。然而，当前的日志记录过程大多是手动的和临时的，因此，日志语句的适当放置和内容仍然是挑战。为了克服这些挑战，旨在自动化日志放置和日志内容（即“在何处、记录什么以及如何记录”）的方法备受关注。因此，我们提议实现本研究的目标，即“通过利用源代码克隆和自然语言处理 (NLP) 来预测日志语句”，因为这些方法为日志预测提供了额外的上下文和优势。我们追求以下四个研究目标：(RO1) 研究源代码克隆是否可用于日志语句位置预测，(RO2) 提出一种基于克隆的日志语句预测方法，(RO3) 使用代码克隆和 NLP 模型预测日志语句的描述，以及 (RO4) 研究自动预测日志语句额外细节的方法，例如其详细级别和变量。为此，我们对七个开源 Java 项目进行了实验分析，提取了它们方法级别的代码克隆，研究了它们的属性，并将它们用于日志位置和描述预测。我们的工作证明了日志感知克隆检测在自动化日志位置和描述预测方面的有效性，并且优于先前的工作。
引用
@article{arxiv.2109.03859,
title = {Leveraging Code Clones and Natural Language Processing for Log Statement Prediction},
author = {Sina Gholamian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.03859},
year = {2021}
}
备注
ASE '21: Proceedings of the 36th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering - Doctoral Symposium