Towards Better Graph Neural Network-Based Fault Localization through Enhanced Code Representation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Automatic software fault localization plays an important role in software quality assurance by pinpointing faulty locations for easier debugging. Coverage-based fault localization is a commonly used technique, which applies statistics on coverage spectra to rank faulty code based on suspiciousness scores. However, statisticsbased approaches based on formulae are often rigid, which calls for learning-based techniques. Amongst all, Grace , a graph-neural network (GNN) based technique has achieved state-of-the-art due to its capacity to preserve coverage spectra, i.e., test-to-source coverage relationships, as precise abstract syntax-enhanced graph representation, mitigating the limitation of other learning-based technique which compresses the feature representation. However, such representation is not scalable due to the increasing complexity of software, correlating with increasing coverage spectra and AST graph, making it challenging to extend, let alone train the graph neural network in practice. In this work, we proposed a new graph representation, DepGraph , that reduces the complexity of the graph representation by <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"> <mml:mn>70</mml:mn> <mml:mo>%</mml:mo> </mml:math> in nodes and edges by integrating the interprocedural call graph in the graph representation of the code. Moreover, we integrate additional features—code change information—into the graph as attributes so the model can leverage rich historical project data. We evaluate DepGraph using Defects4j 2.0.0, and it outperforms Grace by locating <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"> <mml:mn>20</mml:mn> <mml:mo>%</mml:mo> </mml:math> more faults in Top-1 and improving the Mean First Rank (MFR) and the Mean Average Rank (MAR) by over <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"> <mml:mn>50</mml:mn> <mml:mo>%</mml:mo> </mml:math> while decreasing GPU memory usage by <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"> <mml:mn>44</mml:mn> <mml:mo>%</mml:mo> </mml:math> and training/inference time by <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"> <mml:mn>85</mml:mn> <mml:mo>%</mml:mo> </mml:math> . Additionally, in cross-project settings, DepGraph surpasses the state-of-the-art baseline with a <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"> <mml:mn>42</mml:mn> <mml:mo>%</mml:mo> </mml:math> higher Top-1 accuracy, and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"> <mml:mn>68</mml:mn> <mml:mo>%</mml:mo> </mml:math> and <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"> <mml:mn>65</mml:mn> <mml:mo>%</mml:mo> </mml:math> improvement in MFR and MAR, respectively. Our study demonstrates DepGraph ’s robustness, achieving state-of-the-art accuracy and scalability for future extension and adoption.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle