AAAI-17论文提出深度学习C语言修改器DeepFix：用人工智能加「;」

内容简介：AAAI-17论文提出深度学习C语言修改器DeepFix：用人工智能加「;」

如果你是一个程序员，你一定体验过编译时报错的痛苦，有时候一个小错误可能就需要你很多时间检查许多代码才能找到。近日，印度科学研究所的几位研究者的一篇 AAAI-17 论文提出了一种用深度学习检测 C 语言代码中常见编程错误的方法 DeepFix，而且其不仅可以检测，还可以帮助修复。

论文原文请访问：https://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI17/paper/view/14603/13921

自动修复编程错误的问题是软件工程领域一个非常活跃的研究主题。这个问题难度很大，因为修复单个错误也许就需要分析整个程序。在实际操作中，许多错误都是因为 程序员 对编程语言不熟练或没有注意细节所导致的。我们将这些错误称为常见编程错误（common programming errors）。它们类似于自然语言中的语法错误。编译器可以检测这样的错误，但它们得到的错误信息往往是不准确的。在这项成果中，我们提出了一种端到端的解决方案 DeepFix，其可以无需依赖任何外部 工具 来定位或修复，就可以修复一个程序中多个这样的错误。DeepFix 的核心是一个多层的序列到序列神经网络，带有注意（attention），其被训练用于预测错误的程序位置以及所需的正确写法。在一个由学生为 93 个编程任务编写的 6971 个错误 C 语言程序的集合中，DeepFix 可以完整修复其中 1881（27%）个，并且可以部分修复其中 1338（19%）个。

图 1：DeepFix 方法的示意图

图 2：DeepFix 的迭代式修复策略

表 1：数据集和结果汇总

我们提出的修复策略有几个优点：

• 程序被完全呈现给该网络。识别和修复编程错误通常需要能够推断长期依赖（long term dependencies）的全局分析。该网络架构能够有选择地关注程序的任何部分，从而可以推理结构和语法约束来预测错误的位置和所需的修复。
• 在输入和输出中包含行号，从而减小了粒度，并因此减小了预测任务的复杂度。
• DeepFix 可以迭代式修复一个程序中的多个错误。
• oracle 被用于跟踪进展以及防止出现没有帮助或任意的改变。
• DeepFix 的修复策略是相当通用的。比如说，如果我们试图修复逻辑错误，我们可以使用一个带有测试套件（比如 oracle）的测试引擎。如果一个修复导致该程序能通过更多测试，那么该修复就会被接受。

图 3：在原始数据集上，错误程序中任务的减少

表 2：错误类型和对应原因的总结

图 4：排名前 4 的错误信息，以及在原始数据集上修复前后的错误信息的数量

图 5：在原始数据集上每次迭代之后的错误信息的数量

图 6：正确（圆圈）和不正确（三角形）程序的向量表示的 PCA 投影

表 3：种子数据集的固定长度和固定准确度 。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网

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