AdaCCD: Adaptive Semantic Contrasts Discovery Based Cross Lingual Adaptation for Code Clone Detection

핵심 개념

AdaCCD ermöglicht signifikante Verbesserungen bei der Code-Klon-Erkennung in verschiedenen Sprachen ohne annotierte Daten.

초록

• Code-Klon-Erkennung ist entscheidend in der Softwareentwicklung.
• Aktuelle Modelle sind auf einzelne Programmiersprachen beschränkt.
• AdaCCD nutzt sprachagnostische Code-Repräsentationen und kontrastive Lernmethoden.
• Adaptive Refined Contrastive Learning Framework verbessert die Leistung.
• Experimente zeigen signifikante Verbesserungen und vergleichbare Leistung mit überwachtem Feintuning.
• AdaCCD ist robust gegenüber Hyperparameter- und Transformationsauswahl.

통계

AdaCCD erreicht signifikante Verbesserungen gegenüber anderen Baselines.
AdaCCD erzielt vergleichbare Leistungen wie überwachtes Feintuning.

인용구

"AdaCCD ermöglicht signifikante Verbesserungen bei der Code-Klon-Erkennung in verschiedenen Sprachen ohne annotierte Daten."

핵심 통찰 요약

AdaCCD

by Yangkai Du,T... 게시일 arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.07277.pdf

더 깊은 질문

Wie könnte AdaCCD in anderen Bereichen der Softwareentwicklung eingesetzt werden?

AdaCCD könnte in anderen Bereichen der Softwareentwicklung eingesetzt werden, um ähnliche Muster oder Funktionalitäten in verschiedenen Programmiersprachen zu erkennen. Zum Beispiel könnte es bei der Migration von Legacy-Code in eine neue Sprache helfen, indem es ähnliche Codefragmente identifiziert. Auch bei der Integration von verschiedenen Systemen oder bei der Entwicklung von plattformübergreifenden Anwendungen könnte AdaCCD dazu beitragen, Duplikate oder ähnliche Funktionen in verschiedenen Codebasen zu finden.

Welche potenziellen Gegenargumente könnten gegen die Verwendung von AdaCCD vorgebracht werden?

Ein potentielles Gegenargument gegen die Verwendung von AdaCCD könnte sein, dass die automatische Entdeckung von Code-Clones möglicherweise nicht immer zu 100% genau ist. Es könnte Fälle geben, in denen die Ähnlichkeit von Codefragmenten auf oberflächlichen Ähnlichkeiten basiert und nicht unbedingt auf funktionaler Ähnlichkeit. Ein weiteres Gegenargument könnte sein, dass die Anpassung von AdaCCD an neue Sprachen oder Umgebungen möglicherweise zusätzliche Schulungen oder Anpassungen erfordert, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Wie könnte AdaCCD zur Verbesserung der Codequalität beitragen, auch wenn es scheinbar nicht direkt damit verbunden ist?

AdaCCD könnte zur Verbesserung der Codequalität beitragen, indem es Entwicklern hilft, redundante oder ähnliche Codefragmente zu identifizieren und zu bereinigen. Durch die Entdeckung von Code-Clones können Entwickler effizienter arbeiten, indem sie unnötige Duplikate entfernen und den Code konsistenter gestalten. Darüber hinaus kann AdaCCD dazu beitragen, potenzielle Fehlerquellen zu identifizieren, die durch das Vorhandensein von Code-Clones entstehen können, und so die Wartbarkeit und Zuverlässigkeit des Codes insgesamt verbessern.