title: Bug localization with DL
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Казьмина Олеся Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kazmina Olesa Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Пословская Элеонора Дмитриевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Poslovskaa Eleonora Dmitrievna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Панкратова Ярославна Борисовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Pankratova Aroslavna Borisovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062263
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32398
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Задача автоматизации поиска ошибок в исходном коде программ с ростом технологического прогресса  и объема написанного программистами кода становится все более актуальной. В данной работе предпринят подход, позволяющий по исходному коду методов и стека вызовов после падения программы определить метод, содержащий в себе некорректный код. Рассмотрены существующие подходы в этой области, выбраны наиболее полезные и новые подходы к решению близких задач.
  Предоставленные для работы реальные данные были предоставлены компанией JetBrains и содержат в себе стеки вызовов и репозиторий с кодом IDE IntelliJ IDEA. Они были приведены при помощи предобученной модели code2seq к векторному представлению. Разработана  и обучена модель на основе  BiLSTM c обучаемыми эмбеддингами вместо пропущенных значений. На основе дополнительных признаков предсказания LSTM были отранжированы, что дало прирост качества к итоговому результату. Модель была оценена и получила хорошие результаты по сравнению с методами конкурентами.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The task of automating bug localization in the source code of programs becomes more useful everyday. 
  In this work, presents an approach that allows using the source code of the methods and the call stack after the program crash to determine the method containing the incorrect code. The existing methods in this area are considered, the most useful and new approaches to solving similar problems are selected.  The real data was provided by JetBrains and contains stacktraces and a repository with the IntelliJ IDEA IDE source code. 
  They were converted to vector representation using a pre-trained code2seq model. A model was developed and trained  based on BiLSTM with trainable embeddings instead of missing values. Based on additional features, LSTM predictions were ranked that increased final quality.  
  The model was evaluated and obtained good results compared to competing methods.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: поиск ошибок
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ранжирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: bug localization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: fault localization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: stacktraces
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ranking
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Bug localization with DL
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование сетей глубокого обучения в задаче локализации ошибок в исходном коде
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom_Poslovskaa_E._D..pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32398/1/Diplom_Poslovskaa_E._D..pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 783,09 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Poslovskaa.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32398/2/reviewSV_Otzyv_Poslovskaa.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 108,85 kB