基于 CodeT5 的最小编辑程序修复
计算与语言
2023-12-27 v1 人工智能
软件工程
摘要
程序员常常难以定位和修复程序中的错误。近年来，许多语言模型（LMs）被提出用于修复错误程序并支持错误恢复。然而，这些语言模型倾向于生成与原始输入程序差异较大的解，这导致用户可能存在理解困难。在本文中，我们提出一种利用 CodeT5 以最小修复编辑建议正确程序的方法。我们在错误程序与正确程序的代码对上微调预训练的 CodeT5，并与若干基线模型比较评估其性能。实验结果显示，微调后的 CodeT5 达到了 91.95% 的 pass@100，且最相似正确程序的平均编辑距离为 6.84，这表明通过生成 100 个候选程序至少可建议出一个正确程序。我们展示了语言模型在建议最小编辑程序修复以解决入门编程问题上的有效性。
引用
@article{arxiv.2309.14760,
title = {Program Repair with Minimal Edits Using CodeT5},
author = {Atsushi Shirafuji and Md. Mostafizer Rahman and Md Faizul Ibne Amin and Yutaka Watanobe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.14760},
year = {2023}
}
备注
7 pages, 6 figures, accepted to iCAST 2023