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TFIDF-FL: Localizing Faults Using Term Frequency-Inverse Document Frequency and Deep Learning TFIDF-FL : Localisation des défauts à l'aide du terme fréquence inverse de la fréquence des documents et du Deep Learning

Zhuo ZHANG, Yan LEI, Jianjun XU, Xiaoguang MAO, Xi CHANG

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Résumé:

La localisation des défauts existante basée sur les réseaux neuronaux utilise les informations indiquant si une déclaration est réalisé or Non exécuté pour identifier les déclarations suspectes potentiellement responsables d’un échec. Cependant, les informations montrent uniquement les états d'exécution binaires d'une instruction et ne peuvent pas montrer l'importance d'une instruction dans les exécutions. Par conséquent, cela peut dégrader l’efficacité de la localisation des pannes. Pour résoudre ce problème, cet article propose TFIDF-FL en utilisant le terme fréquence inverse de fréquence de document pour identifier un degré élevé ou faible d'influence d'une déclaration dans une exécution. Nos résultats empiriques sur 8 programmes réels montrent que TFIDF-FL améliore considérablement l'efficacité de la localisation des défauts.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.9 pp.1860-1864
Date de publication
2019/09/01
Publicisé
2019/05/27
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDL8237
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Génie logiciel

Auteurs

Zhuo ZHANG
  National University of Defense Technology
Yan LEI
  Chongqing University
Jianjun XU
  National University of Defense Technology
Xiaoguang MAO
  National University of Defense Technology
Xi CHANG
  National University of Defense Technology

Mots-clés

Table des matières