Identifying Bug Inducing Commits by Combining Fault Localisation and Code Change Histories
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | An, Gabin, Choi, Jinsu, Hong, Jingun, Kim, Naryeong, Yoo, Shin |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Lachesis: Predicting LLM Inference Accuracy using Structural Properties of Reasoning Paths
par: Kim, Naryeong, et autres
Publié: (2024)
par: Kim, Naryeong, et autres
Publié: (2024)
COSMosFL: Ensemble of Small Language Models for Fault Localisation
par: Cho, Hyunjoon, et autres
Publié: (2025)
par: Cho, Hyunjoon, et autres
Publié: (2025)
Finding the Needle in the Crash Stack: Industrial-Scale Crash Root Cause Localization with AutoCrashFL
par: Kang, Sungmin, et autres
Publié: (2025)
par: Kang, Sungmin, et autres
Publié: (2025)
Atropos: Improving Cost-Benefit Trade-off of LLM-based Agents under Self-Consistency with Early Termination and Model Hotswap
par: Kim, Naryeong, et autres
Publié: (2026)
par: Kim, Naryeong, et autres
Publié: (2026)
A Quantitative and Qualitative Evaluation of LLM-Based Explainable Fault Localization
par: Kang, Sungmin, et autres
Publié: (2023)
par: Kang, Sungmin, et autres
Publié: (2023)
Fault Localisation and Repair for DL Systems: An Empirical Study with LLMs
par: Kim, Jinhan, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Jinhan, et autres
Publié: (2025)
Capturing Semantic Flow of ML-based Systems
par: Yoo, Shin, et autres
Publié: (2025)
par: Yoo, Shin, et autres
Publié: (2025)
METAMON: Finding Inconsistencies between Program Documentation and Behavior using Metamorphic LLM Queries
par: Lee, Hyeonseok, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Hyeonseok, et autres
Publié: (2025)
An Empirical Study of Fault Localisation Techniques for Deep Learning
par: Humbatova, Nargiz, et autres
Publié: (2024)
par: Humbatova, Nargiz, et autres
Publié: (2024)
How and Why Agents Can Identify Bug-Introducing Commits
par: Risse, Niklas, et autres
Publié: (2026)
par: Risse, Niklas, et autres
Publié: (2026)
LLM-Based Repair of C++ Implicit Data Loss Compiler Warnings: An Industrial Case Study
par: You, Chansong, et autres
Publié: (2026)
par: You, Chansong, et autres
Publié: (2026)
AgentSZZ: Teaching the LLM Agent to Play Detective with Bug-Inducing Commits
par: Lyu, Yunbo, et autres
Publié: (2026)
par: Lyu, Yunbo, et autres
Publié: (2026)
Utilizing Source Code Syntax Patterns to Detect Bug Inducing Commits using Machine Learning Models
par: Nadim, Md, et autres
Publié: (2022)
par: Nadim, Md, et autres
Publié: (2022)
Identifying Inaccurate Descriptions in LLM-generated Code Comments via Test Execution
par: Kang, Sungmin, et autres
Publié: (2024)
par: Kang, Sungmin, et autres
Publié: (2024)
Detecting the Root Cause Code Lines in Bug-Fixing Commits by Heterogeneous Graph Learning
par: Ji, Liguo, et autres
Publié: (2025)
par: Ji, Liguo, et autres
Publié: (2025)
Refactoring $\neq$ Bug-Inducing: Improving Defect Prediction with Code Change Tactics Analysis
par: Niu, Feifei, et autres
Publié: (2025)
par: Niu, Feifei, et autres
Publié: (2025)
AgenticSZZ: Temporal Knowledge Graph-Guided Agentic Bug-Inducing Commit Identification
par: Shi, Yu, et autres
Publié: (2026)
par: Shi, Yu, et autres
Publié: (2026)
Confident Learning-based Network for Detecting Bug-Inducing Commits on SZZ with Noisy Labels
par: Sun, Weihao, et autres
Publié: (2026)
par: Sun, Weihao, et autres
Publié: (2026)
Detecting Multiple Semantic Concerns in Tangled Code Commits
par: Koh, Beomsu, et autres
Publié: (2026)
par: Koh, Beomsu, et autres
Publié: (2026)
DeepFWI: Identifying Bug-Sensitive Warnings with Multi-Modal Code-Warning Semantics
par: Liu, Han, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Han, et autres
Publié: (2024)
Bug Histories as Sources of Compiler Fuzzing Mutators
par: Liu, Lingjun, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Lingjun, et autres
Publié: (2025)
Code Researcher: Deep Research Agent for Large Systems Code and Commit History
par: Singh, Ramneet, et autres
Publié: (2025)
par: Singh, Ramneet, et autres
Publié: (2025)
Brevity is the Soul of Wit: Condensing Code Changes to Improve Commit Message Generation
par: Kuang, Hongyu, et autres
Publié: (2025)
par: Kuang, Hongyu, et autres
Publié: (2025)
An Exploratory Study of Bug-Introducing Changes: Exploring Relationships in Bug-Introducing Changes Towards Causal Understanding
par: Schulte, Lukas, et autres
Publié: (2023)
par: Schulte, Lukas, et autres
Publié: (2023)
CodeFuse-CommitEval: Towards Benchmarking LLM's Power on Commit Message and Code Change Inconsistency Detection
par: Zhang, Qingyu, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Qingyu, et autres
Publié: (2025)
Real Faults in Deep Learning Fault Benchmarks: How Real Are They?
par: Jahangirova, Gunel, et autres
Publié: (2024)
par: Jahangirova, Gunel, et autres
Publié: (2024)
Understanding and Detecting Annotation-Induced Faults of Static Analyzers
par: Zhang, Huaien, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Huaien, et autres
Publié: (2024)
Identifying Concurrency Bug Reports via Linguistic Patterns
par: Shao, Shuai, et autres
Publié: (2026)
par: Shao, Shuai, et autres
Publié: (2026)
LLM-Based Detection of Tangled Code Changes for Higher-Quality Method-Level Bug Datasets
par: Opu, Md Nahidul Islam, et autres
Publié: (2025)
par: Opu, Md Nahidul Islam, et autres
Publié: (2025)
Refactoring-aware Block Tracking in Commit History
par: Hasan, Mohammed Tayeeb, et autres
Publié: (2024)
par: Hasan, Mohammed Tayeeb, et autres
Publié: (2024)
LLMs are Bug Replicators: An Empirical Study on LLMs' Capability in Completing Bug-prone Code
par: Guo, Liwei, et autres
Publié: (2025)
par: Guo, Liwei, et autres
Publié: (2025)
CSA-Trans: Code Structure Aware Transformer for AST
par: Oh, Saeyoon, et autres
Publié: (2024)
par: Oh, Saeyoon, et autres
Publié: (2024)
HAFix: History-Augmented Large Language Models for Bug Fixing
par: Shi, Yu, et autres
Publié: (2025)
par: Shi, Yu, et autres
Publié: (2025)
Compilation of Commit Changes within Java Source Code Repositories
par: Schott, Stefan, et autres
Publié: (2024)
par: Schott, Stefan, et autres
Publié: (2024)
Refining Fuzzed Crashing Inputs for Better Fault Diagnosis
par: Kim, Kieun, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Kieun, et autres
Publié: (2025)
An Empirical Study of Refactoring Engine Bugs
par: Wang, Haibo, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Haibo, et autres
Publié: (2024)
Investigating the Impact of Code Comment Inconsistency on Bug Introducing
par: Radmanesh, Shiva, et autres
Publié: (2024)
par: Radmanesh, Shiva, et autres
Publié: (2024)
Causal Inference for the Effect of Code Coverage on Bug Introduction
par: Schulte, Lukas, et autres
Publié: (2026)
par: Schulte, Lukas, et autres
Publié: (2026)
Where's the Bug? Attention Probing for Scalable Fault Localization
par: Stein, Adam, et autres
Publié: (2025)
par: Stein, Adam, et autres
Publié: (2025)
Bug Priority Change: An Empirical Study on Apache Projects
par: Li, Zengyang, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Zengyang, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Lachesis: Predicting LLM Inference Accuracy using Structural Properties of Reasoning Paths
par: Kim, Naryeong, et autres
Publié: (2024) -
COSMosFL: Ensemble of Small Language Models for Fault Localisation
par: Cho, Hyunjoon, et autres
Publié: (2025) -
Finding the Needle in the Crash Stack: Industrial-Scale Crash Root Cause Localization with AutoCrashFL
par: Kang, Sungmin, et autres
Publié: (2025) -
Atropos: Improving Cost-Benefit Trade-off of LLM-based Agents under Self-Consistency with Early Termination and Model Hotswap
par: Kim, Naryeong, et autres
Publié: (2026) -
A Quantitative and Qualitative Evaluation of LLM-Based Explainable Fault Localization
par: Kang, Sungmin, et autres
Publié: (2023)