| 講演名 | 2021-03-04 Untangling Composite Changes Using Tree-based Convolution Neural Network 李 聡(東工大), 小林 隆志(東工大), |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | Developers often bundle unrelated changes in a single commit, thus creating a so-called composite commit. Composite commit is problematic because it makes code review, reversion, and integration of these commits harder. Recentresearches have attempted to use the information of Abstract Syntax Tree (AST) to untangling composite commits. However, they did not make full use of the AST structure information. To make full use of AST structure information to untangle acomposite commit. First, we predict the relationship between two code fragments using a Tree-based CNN model, which can capture both the structural and lexical information of the code fragment. Second, we cluster these code fragments according totheir relationship. Third, we evaluated whether our approach can untangle composite commits correctly. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | Commit UntanglingComposed CommitChange PartitioningTree-based CNN |
| 資料番号 | SS2020-46 |
| 発行日 | 2021-02-24 (SS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS |
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| 開催期間 | 2021/3/3(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 小林 隆志(東工大) |
| 委員長氏名（英） | Takashi Kobayashi(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 岡野 浩三(信州大) |
| 副委員長氏名（英） | Kozo Okano(Shinshu Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 島 和之(広島市大) / 林 晋平(東工大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuyuki Shima(Hiroshima City Univ.) / Shinpei Hayashi(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小形 真平(信州大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shinpei Ogata(Shinshu Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Software Science |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Untangling Composite Changes Using Tree-based Convolution Neural Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Commit UntanglingComposed CommitChange PartitioningTree-based CNN |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 李 聡 / Cong Li |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technlogy(略称：Tokyo Tech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 小林 隆志 / Takashi Kobayashi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technlogy(略称：Tokyo Tech) |
| 発表年月日 | 2021-03-04 |
| 資料番号 | SS2020-46 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | SS-407 |
| ページ範囲 | pp.108-113(SS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-24 (SS) |