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あゆみめいこ
4 years ago
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1 Session O: Search and APIs 石尾隆鹿島悠神田哲也柏原由紀大阪大学井上研究室

2 論文 O1 (1/4) How Do API Documentation and Static Typing Affect API Usability? Stefan Endrikat, Stefan Hanenberg, Romain Robbes, and Andreas Stefik [ 要約 ] 静的型付け言語のほうが, 動的型付け言語よりも * ドキュメントの助けがあったとしても * 初見の API を使ったプログラミングでは生産性が高い紹介者 : 石尾隆

3 調査方法 : Controlled Experiment 論文 O1 (2/4) 初見の API を使ってコードを書くタスク既存研究で, ドキュメントなし環境では静的型付け言語のほうが生産性が高いと判明本論文は動的型でも * ドキュメントがあれば * 生産性が高いかを調べる静的型言語の代表は Java, 動的型の代表は Dart Dart を変数の型名を書かなくていい Java と扱っている被験者は 4 グループ各 6~7 人 ( 合計 25 人 ), 各人が 1 タスクを実施 { 静的型 or 動的型 } { ドキュメントあり or なし } ドキュメントは API の解説とコード例を含むテキスト

4 論文 O1 (3/4) 結果 : 静的型のほうが作業が早い型名が API の使い方を示す Fig.3 作業時間の比較. 左から順に静的型 / ドキュメントあり, 静的型 / ドキュメントなし, 動的型 / ドキュメントあり, 動的型 / ドキュメントなし. 作業時間の詳細は Table 2 参照ドキュメントは作業に有益だが動的型と静的型の差を覆すほどでもなかった作業時間の 20% 程度がドキュメント読解に費やされていたが, 全体の作業時間は短縮された作業後半はドキュメントを読む時間は減る傾向あり ( 被験者が API を理解した?)

5 あわせて読むべき論文論文 O1 (4/4) このテーマに興味がある人は, 同一研究グループによる下記論文も一緒に読んでください An Empirical Comparison of Static and Dynamic Type Systems on API Usage in the Presence of an IDE: Java vs. Groovy with Eclipse (ICPC 2014) * 統合開発環境の助けがあったとしても * 静的型付け言語のほうが生産性は高い ( 初見の API を使ってコードを書く作業に関しては )

6 論文 O2 (1/5) Live API Documentation Siddharth Subramanian, Laura Inozemtseva, and Reid Holmes 紹介 : 神田哲也

7 論文 O2 (2/5) 論文の概要 APIの利用方法を理解するのは大変参考になりそうなもの API 付属のドキュメント Stack Overflow などでの利用例この 2 種は現状独立 ( 対応がとれていない ) コード使用例から元の API を特定する JavaとJavaScriptについてライブラリのAPIのOracleを作成 Stack Overflow のコード片に適用し97% の正確性を達成ブラウザ拡張を利用したコード使用例とドキュメント間のリンク生成ツールを実装

8 プラグイン ( コード片 API) 論文 O2 (3/5)

9 プラグイン (API コード片 ) 論文 O2 (4/5)

10 前後の論文へのポインタ論文 O2 (5/5) S. Subramanian and R. Holmes. Making sense of online code snippets. MSR2013. L. Inozemtseva, S. Subramanian, and R. Holmes. Integrating Software Project Resources Using Source Code Identifiers. ICSE2014 NIER.

11 論文 O3 (1/4) CodeHint: Dynamic and Interactive Synthesis of Code Snippets Joel Galenson, Philip Reames, Rastislav Bodik, Bjorn Hartmann, Koushik Sen 紹介 : 鹿島悠

12 論文 O3 (2/4) 概要コード補完ツール CodeHint を作成実行時の型情報も利用利点 : ダウンキャストに対応して候補を出せる使い方 (5 行目以降を書こうとしているとして ) 1. ブレークポイントを設置 2. 実行 3. ((JTree)tree).getPathForLocation(x,x); 等を候補として生成して提示 JTree <: JComponent でありダウンキャストが必須

13 論文 O3 (3/4) 補完候補の生成方法 1. ブレークポイントのスコープ中の変数を, 実行時の型情報を含め全て取得 2. オブジェクト型の変数 v については,v をレシーバーオブジェクトとするメソッド呼び出しとフィールドアクセスを候補に加える 3. プリミティブ型の変数 x,y については,x+y,x y 等を候補に加える 4. 使われる可能性の低い式は候補から除去 5. プロセス 2 4 を数回 (2 4 回 ) 繰り返して複雑な候補も生成する

14 論文 O3 (4/4) 実験 # 性能反復を 4 回繰り返す場合でも数秒で完了反復を 4 回繰り返せば, 実際のソースコードの殆どの文を生成可能 # ユーザースタディ方法 9 人の被験者にツール有り, ツール無しで 2 種類のタスクを実行. 一つは難易度の低い解答時間測定用. 一つは難易度高めの正答率測定用. 結果解答時間 : ツール有り : 46 秒, ツールなし 97 秒正答率 : ツール有り : 69%, ツールなし 27%

15 論文 O4 (1/5) Spotting Working Code Example Iman Keivanloo, Juergen Rilling, and Ying Zou [ 要約 ] Working Code Example( 再利用学習に使えるコード片 ) を既存の Ohloh Code Search よりもずっと高い精度速度で検索できる手法を提案した紹介者 : 柏原由紀

16 論文 O4 (2/5) 概要インターネットスケールの Working Code Example 検索エンジンよりも性能のいい手法を提案問題 : 既存手法の精度がよくない現状の検索エンジンパターン検索 : 検出できるものが限られるキーワード検索 : 順位づけがよくない遅いO( ) 提案 : キーワード検索とパターン検索を組み合わせているキーワードで頻出パターンを検索する頻出パターンからもっともらしいコード片を提示する free formクエリでo( ) を実現インターネットスケールでシームレス順位づけも既存手法よりよくなった

17 ref: Figure 4 上半分手法論文 O4 (3/5) コード片 c 1 コード片データの抽出コード片の各行 p String[4] ep 固有 Id 1. byte[] b = pass.get(); p1: #[] = #.#() int[] i= id.getid(); p2: #[] = #.#() P3: 101 一対一対応回数出現する文回数回数部分集合あるコード片のデータ出現する文回数回数 pass id i get 101 抽象化される前の文に含まれていたキーワード集合 epk コード片の頻出する文の組み合わせタイプ pas コード片に含まれる文と出現回数のマップ aps 頻出アイテムセットマイニング [7]

18 ref: Figure 4 下半分手法論文 O4 (4/5) 2 コード片データの検索コード片の各行 p String[4] ep 固有 Id 1. byte[] b = pass.get(); p1: #[] = #.#() pass id i get 2. int[] i= id.getid(); p2: #[] = #.#() P3: 101 Type3 クローン検出モデル [11] 回数出現する文回数回数出現する文回数回数検索 [9] (Web と同じ手法 ) Type3 クローン検出モデル [11] クエリ q 例 {bubble, sort}

19 論文 O4 (5/5) まとめ Ohloh* と比較して提案手法の方がよい結果一貫して上位 2 件には正解がはいっていた数百万のコード片に対して数百 ms で実行可能提案手法は独立した Web サイトとしてリリース予定特徴さまざまな技術を組み合わせて実現 p string[4], vector space model approach[11], frequent itemset mining[7] ソースコードのコンテキストのみで実現コメント,javadoc, ドキュメントを使わない *Ohloh Code Engine

Microsoft PowerPoint - ●SWIM_ _INET掲載用.pptx

Microsoft PowerPoint - ●SWIM_ _INET掲載用.pptx シーケンスに基づく検索モデルの検索精度について東京工芸大学工学部コンピュータ応用学科宇田川佳久 (1/3) (2/3) 要員数情報システム開発のイメージソースコード検索機能他人が作ったプログラムを保守する必要がある実務面での応用 1 バグあるいは脆弱なコードを探す ( 品質の高いシステムを開発する ) 2 プログラム理解を支援する ( 第 3 者が書いたコードを保守する ) 要件定義外部設計内部設計