Colloque

Modèles connexionnistes pour l'analyse de l'information informelle dans le code source

Ettore Morlo

Ian McAdam

Renato De Mori

Membre a labase

Ettore Morlo

Résumé du colloque

La reconstruction de la conception, une partie du processus de rétro-ingénierie d'un programme, doit pouvoir présenter aux programmeurs toute l'information pertinente pour comprendre un système donné. Les modèles connexionnistes peuvent être utilisés conjointement à des approches plus traditionnelles, pour analyser l'information informelle (commentaires et mémos) dans les programmes. L'approche présentée se base sur les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA). Les avantages d'un tel approche se retrouvent dans sa propriété d'être tolérant aux distorsions dans les données, sa capacité de mémoire associative (capacité de récupérer un concept en partant seulement du mot original) et dans sa capacité de généralisation (apprentissage conceptuel des micro-caractéristiques pertinentes au domaine). La méthode proposée est une combinaison d'un approche descendant d'analyse du domaine (la création d'une hiérarchie conceptuelle par un expert du domaine afin de bâtir l'ensemble d'apprentissage) et un approche ascendant (l'analyse de l'information informelle en utilisant les modèles connexionnistes). Les résultats des tests sont présentés en termes de couverture du code et de précision. Les modèles connexionnistes présentent une précision remarquablement plus élevée que des simples méthodes lexicales. Les modèles récurrents, en particulier, montrent une précision et une couverture plus élevées que les modèles statiques.

Contexte

Section :

Apprentissage et réseaux de neurones artificiels

Thème du colloque :

Apprentissage et réseaux de neurones artificiels

Hôte : Université du Québec à Montréal

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