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| 下仲, "機械学習を利用した構文情報に基づく自動生成ファイルの特定," 情報処理学会論文誌, 58(4), pp. 1-10, 2017年4月. | |
| ID | 495 |
| 分類 | 論文誌 |
| タグ | |
| 表題 (title) |
機械学習を利用した構文情報に基づく自動生成ファイルの特定 |
| 表題 (英文) |
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| 著者名 (author) |
下仲 健斗，鷲見 創一，肥後 芳樹，楠本 真二 |
| 英文著者名 (author) |
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| キー (key) |
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| 定期刊行物名 (journal) |
情報処理学会論文誌 |
| 定期刊行物名 (英文) |
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| 巻数 (volume) |
58 |
| 号数 (number) |
4 |
| ページ範囲 (pages) |
1-10 |
| 刊行月 (month) |
4 |
| 出版年 (year) |
2017 |
| Impact Factor (JCR) |
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| URL |
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| 付加情報 (note) |
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| 注釈 (annote) |
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| 内容梗概 (abstract) |
近年，ソースコード解析に関する研究がさかんに行われている．解析対象のソースファイルの中に
はしばしば自動生成ファイルが含まれており，多くの場合自動生成ファイルは解析の対象にはならず除外 される．自動生成ファイルを除外する方法として，自動生成ファイル内に存在する特有のコメント文を文 字列検索することにより特定するという方法がある．しかしこの方法では，自動生成ファイル特有のコ メント文が消された場合に，自動的に自動生成ファイルを特定することができない．また，ソースファイ ルが自動生成ファイルであるかどうか，1 つずつ目視で特定するのは時間的コストが大きい．そこで本研 究では，機械学習を用いて任意の自動生成ファイルを自動的に特定する手法を提案する．提案手法では， ソースファイルの構文情報を学習することで自動生成ファイルであるかどうかを判定する．また，提案手 法を評価するために，4 つの自動生成プログラムから生成された自動生成ファイル群を対象に実験を行っ た．その結果，90%以上の高い精度で自動生成ファイルを特定できることを確認した． |
| 論文電子ファイル | 4_10.pdf (application/pdf) [一般閲覧可] |
| BiBTeXエントリ |
@article{id495,
title = {機械学習を利用した構文情報に基づく自動生成ファイルの特定},
author = {下仲 健斗，鷲見 創一，肥後 芳樹，楠本 真二},
journal = {情報処理学会論文誌},
volume = {58},
number = {4},
pages = {1-10},
month = {4},
year = {2017},
}
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