Buchumschlag

Defect Prediction with Content-based Features

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Pham, Hung Viet, Nguyen, Tung Thanh
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Software Engineering Computation and Language Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Learning Code Preference via Synthetic Evolution
von: Liu, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Planning-Aware Code Infilling via Horizon-Length Prediction
von: Ding, Yifeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ENCORE: Ensemble Learning using Convolution Neural Machine Translation for Automatic Program Repair
von: Lutellier, Thibaud, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Learning Randomized Reductions
von: Erata, Ferhat, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Practical Defect-Focused Automated Code Review
von: Lu, Junyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Aligning the Objective of LLM-based Program Repair
von: Xu, Junjielong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring LLM-based Agents for Root Cause Analysis
von: Roy, Devjeet, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neuron Patching: Semantic-based Neuron-level Language Model Repair for Code Generation
von: Gu, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Semantic-based Optimization Approach for Repairing LLMs: Case Study on Code Generation
von: Gu, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Semantic-Preserving Transformations as Mutation Operators: A Study on Their Effectiveness in Defect Detection
von: Hort, Max, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SQLong: Enhanced NL2SQL for Longer Contexts with LLMs
von: Nguyen, Dai Quoc, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Inferring Properties of Graph Neural Networks
von: Nguyen, Dat, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming -- The Rise of Code Intelligence
von: Guo, Daya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Automatic Pull Request Description Generation Using LLMs: A T5 Model Approach
von: Sakib, Md Nazmus, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Prompting and Fine-tuning Large Language Models for Automated Code Review Comment Generation
von: Haider, Md. Asif, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Test Code Generation for Telecom Software Systems using Two-Stage Generative Model
von: Nabeel, Mohamad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Code Generation with AlphaCodium: From Prompt Engineering to Flow Engineering
von: Ridnik, Tal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can OpenSource beat ChatGPT? -- A Comparative Study of Large Language Models for Text-to-Code Generation
von: Mayer, Luis, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lessons from the Use of Natural Language Inference (NLI) in Requirements Engineering Tasks
von: Fazelnia, Mohamad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

New Solutions on LLM Acceleration, Optimization, and Application
von: Huang, Yingbing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quality Matters: Evaluating Synthetic Data for Tool-Using LLMs
von: Iskander, Shadi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TDD-Bench Verified: Can LLMs Generate Tests for Issues Before They Get Resolved?
von: Ahmed, Toufique, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LiveCodeBench: Holistic and Contamination Free Evaluation of Large Language Models for Code
von: Jain, Naman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CodeJudge: Evaluating Code Generation with Large Language Models
von: Tong, Weixi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Overcoming linguistic barriers in code assistants: creating a QLoRA adapter to improve support for Russian-language code writing instructions
von: Pronin, C. B., et al.
Veröffentlicht: (2024)

AST-T5: Structure-Aware Pretraining for Code Generation and Understanding
von: Gong, Linyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Assessing the Latent Automated Program Repair Capabilities of Large Language Models using Round-Trip Translation
von: Ruiz, Fernando Vallecillos, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SceneGenAgent: Precise Industrial Scene Generation with Coding Agent
von: Xia, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FaultProfIT: Hierarchical Fault Profiling of Incident Tickets in Large-scale Cloud Systems
von: Huang, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Knowledge-aware Alert Aggregation in Large-scale Cloud Systems: a Hybrid Approach
von: Kuang, Jinxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Impact of Hyperparameters on Large Language Model Inference Performance: An Evaluation of vLLM and HuggingFace Pipelines
von: Martinez, Matias
Veröffentlicht: (2024)

Evaluating Language Models for Efficient Code Generation
von: Liu, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CodeUltraFeedback: An LLM-as-a-Judge Dataset for Aligning Large Language Models to Coding Preferences
von: Weyssow, Martin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Uncertainty Awareness of Large Language Models Under Code Distribution Shifts: A Benchmark Study
von: Li, Yufei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LLMs as Compiler for Arabic Programming Language
von: Sibaee, Serry, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NaturalCodeBench: Examining Coding Performance Mismatch on HumanEval and Natural User Prompts
von: Zhang, Shudan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantifying Contamination in Evaluating Code Generation Capabilities of Language Models
von: Riddell, Martin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RepoQA: Evaluating Long Context Code Understanding
von: Liu, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

OptLLM: Optimal Assignment of Queries to Large Language Models
von: Liu, Yueyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evaluation and Improvement of Fault Detection for Large Language Models
von: Hu, Qiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)