Publicação: Um estudo empírico para caracterização de Benchmarks parareparo automático de software
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
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Pesquisadores na área de reparo automático trabalham constantemente desenvolvendo
ferramentas dedicadas a corrigir bugs de sistemas automaticamente. As ferramentas de
reparo, para serem adequadamente avaliadas e comparadas por meio de um estudo empírico,
requerem benchmarks de bugs significativamente representativos dos bugs que
ocorrem no mundo real. Um benchmark representativo é importante uma vez que as ferramentas
podem ser mais efetivas em uma classe (ou tipo) específica de bugs, e portanto,
benchmarks não representativos podem beneficiar ou prejudicar a avaliação de determinadas
ferramentas de reparo. Este trabalho tem por objetivo caracterizar benchmarks de
bugs conhecidos: o Bugs.jar, Defects4J e Bears; e avaliar se a ferramenta ADD (Automatic
Diff Dissection) é adequada para caracterizar benchmarks de bugs automaticamente.
Para alcançar os objetivos, primeiro será realizada a execução de ADD em todos os bugs
dos datasets (caracterização de Bugs.jar, Defects4J e Bears); segundo, uma amostra estratificada
dos bugs de Bugs.jar, Defects4J e Bears será coletada para a realização de
uma análise manual com intuito de verificar os acertos e erros de ADD ao caracterizar
os bugs (avaliação de ADD). Verificou-se que os benchmarks possuem características semelhantes
em termos de ações e padrões de reparo, sendo modificações em chamada de
métodos o grupo de ações mais evidente e a adição de blocos condicionais o grupo de
padrões mais evidente. O ADD mostrou-se preparado para ser utilizado em novos benchmarks,
acertando 99% dos itens analisados manualmente, correções podem melhorar seus
resultados.
Abstract
Palavras-chave
Benchmark de bug, Reparo automático de software, Bugs.jar, Defects4j, Bears
Citação
PEREIRA, Marcus Adriano Ferreira. Um estudo empírico para caracterização de Benchmarks parareparo automático de software. 2020. 39 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020.
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