[1A]文脈を考慮した非言語表現分析

10:00 〜 10:25

[1A-01] プログラムテスト結果を利用した
LLMによる欠陥検出手法の提案

*二見 拓輝¹、田原 康之²、清 雄一² (1. 電気通信大学、2. 電気通信大学)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

LLM、欠陥限局、自然言語処理応用、意味解析

プログラムの欠陥箇所を発見する欠陥限局が盛んに研究されている．本論文では大規模言語モデル（LLM）と従来のテスト結果を利用した統計的な手法を組み合わせて自動で欠陥を発見する手法を提案する．プログラムコードの意味的な特徴を捉えるために，まずコードをLLMに入力して中間層の最終出力を得る．その出力を入力としたモデルでメソッドごとに欠陥疑惑値を求める．また，単純なテストの応答や変異させたプログラムのテストからメソッドごとの欠陥疑惑値を求める．それらの疑惑値を新たなモデルの入力として学習させ，プログラムコードの知識と意味的な理解を持ったモデルを作ることを目指した．結果として，既存研究より平均的に高い精度で欠陥箇所を予測することができた.