ソースコードを中間表現に変換することでType-3/4クローン検出の精度を高める手法LLNiCadの論文．
高水準言語は多様な書き方ができる一方で，その多様性が意味的に類似したコードの構文的な類似度を低くしている（e.g. for vs while）．
そのため，構文の類似度からType-3/4クローンを検出するのが難しい．
一方，PDGやメモリ消費からType-3/4クローンを検出する手法は，時間，空間的計算量から実用性に乏しい．
ここで，ソースコードの多様性を排除する（i.e. 高水準から低水準に落とす）ことで，
意味的に類似したコードが構文的に類似するようになる可能性がある．
つまり，上記の処理により，構文的類似度からクローンを検出するツールの精度を高められる可能性がある．
この論文では，この考えに基づいて，
C言語をLLVM対応の中間言語に変換し，そこからNiCadを用いてクローンを検出する手法LLNiCadを提案している．
実際には，C言語をLLVM対応の中間言語に変換した後に，その中間言語をC言語の構文として正しいように再変換している．
実験として，KrutzらのベンチマークとGCJ（同じ問題に対する回答は少なくともType-4クローンになる）を利用し， オリジナルのNiCadと既存のType-4クローン検出ツールで比較した． 結果として，それらのツールと比較して大幅にF値が改善できた．
手法自体はよくありそうだなと思った． Javaをclassファイルにコンパイルしてデコンパイルとかありそう． 結果が大幅に改善できているのはすごいと思った．