Bug Prediction Using Source Code Embedding Based on Doc2Vec

QR kód

Bug Prediction Using Source Code Embedding Based on Doc2Vec

Elmentve itt :

Bibliográfiai részletek
Szerzők:	Aladics Tamás Jász Judit Ferenc Rudolf
Dokumentumtípus:	Cikk
Megjelent:	2021
Sorozat:	LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE 12955
Tárgyszavak:	Számítás- és információtudomány
doi:	10.1007/978-3-030-87007-2_27
mtmt:	32499099
Online Access:	http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/28181

Hasonló tételek

Machine Learning Based Bug and Vulnerability Prediction
Szerző: Aladics Tamás
Megjelent: (2024)

Assessing Ensemble Learning Techniques in Bug Prediction
Szerző: Szamosvölgyi Zsolt János, et al.
Megjelent: (2021)

An AST-Based Code Change Representation and Its Performance in Just-in-Time Vulnerability Prediction
Szerző: Aladics Tamás, et al.
Megjelent: (2023)

Aggregation Strategies of Wav2vec 2.0 Embeddings for Computational Paralinguistic Tasks
Szerző: Kiss-Vetráb Mercedes, et al.
Megjelent: (2023)

Enhanced Bug Prediction in JavaScript Programs with Hybrid Call-Graph Based Invocation Metrics
Szerző: Antal Gábor, et al.
Megjelent: (2020)

A Comparison of Different Source Code Representation Methods for Vulnerability Prediction in Python
Szerző: Bagheri Amirreza, et al.
Megjelent: (2021)

Automatic calculation of process metrics and their bug prediction capabilities
Szerző: Gyimesi Péter
Megjelent: (2017)

Development of partial least squares regression with discriminant analysis for software bug prediction
Szerző: Rajkó Róbert, et al.
Megjelent: (2024)

Evaluating the effectiveness of object oriented metrics for bug prediction [abstract] /
Szerző: Siket István
Megjelent: (2008)

Wav2vec 2.0 Embeddings Are No Swiss Army Knife - A Case Study for Multiple Sclerosis
Szerző: Gosztolya Gábor, et al.
Megjelent: (2024)

PyBugHive A Comprehensive Database of Manually Validated, Reproducible Python Bugs /
Szerző: Antal Gábor, et al.
Megjelent: (2024)

Exploring Plausible Patches Using Source Code Embeddings in JavaScript
Szerző: Csuvik Viktor, et al.
Megjelent: (2021)

Deep learning in static, metric-based bug prediction
Szerző: Ferenc Rudolf, et al.
Megjelent: (2020)

Connection between version control operations and quality change of the source code
Szerző: Faragó Csaba, et al.
Megjelent: (2014)

Utilizing Source Code Embeddings to Identify Correct Patches
Szerző: Csuvik Viktor, et al.
Megjelent: (2020)

Source Code Level Word Embeddings in Aiding Semantic Test-to-Code Traceability
Szerző: Csuvik Viktor, et al.
Megjelent: (2019)

An automatically created novel bug dataset and its validation in bug prediction
Szerző: Ferenc Rudolf, et al.
Megjelent: (2020)

Neural Speaker Embeddings for Ultrasound-Based Silent Speech Interfaces
Szerző: Honarmandi Shandiz Amin, et al.
Megjelent: (2021)

On the Use of Ensemble X-Vector Embeddings for Improved Sleepiness Detection
Szerző: José Vicente Egas López, et al.
Megjelent: (2022)

Variance of source code quality change caused by version control operations
Szerző: Faragó Csaba
Megjelent: (2015)

Investigating the Utility of wav2vec 2.0 Hidden Layers for Detecting Multiple Sclerosis
Szerző: Gosztolya Gábor, et al.
Megjelent: (2025)

A Large-Scale Collection Of (Non-)Actionable Static Code Analysis Reports
Szerző: Kószó Dávid, et al.
Megjelent: (2025)

Clickstream-based outcome prediction in short video MOOCs
Szerző: Kőrösi Gábor, et al.
Megjelent: (2018)

A public bug database of GitHub projects and its application in bug prediction
Szerző: Tóth Zoltán Gábor, et al.
Megjelent: (2016)

Különböző wav2vec 2.0 rétegekből nyert beágyazások használata sclerosis multiplex felismerésére
Szerző: Gosztolya Gábor, et al.
Megjelent: (2025)

Challenges to Using Large Language Models in Code Generation and Repair
Szerző: Pasquale Liliana, et al.
Megjelent: (2025)

Static Code Analysis Alarms Filtering Reloaded A New Real-World Dataset and its ML-Based Utilization /
Szerző: Hegedűs Péter, et al.
Megjelent: (2022)

Cross-lingual dysphonic speech detection using pretrained speaker embeddings
Szerző: Aziz Dosti Ali Hama Salih, et al.
Megjelent: (2023)

Evaluating Python Static Code Analysis Tools Using FAIR Principles
Szerző: Hassan Hassan Bapeer, et al.
Megjelent: (2024)

Time series prediction using artificial intelligence methods [abstract] /
Szerző: Juhos István, et al.
Megjelent: (2002)

Comparing ML-Based Predictions and Static Analyzer Tools for Vulnerability Detection
Szerző: Vándor Norbert, et al.
Megjelent: (2022)

Improving Microbiome-Based Disease Prediction With SuperTML and Data Augmentation
Szerző: Tazza Gabriele, et al.
Megjelent: (2025)

A public unified bug dataset for java and its assessment regarding metrics and bug prediction
Szerző: Ferenc Rudolf, et al.
Megjelent: (2020)

On strict codes
Szerző: Nguyen Huong Lam, et al.
Megjelent: (1991)

F codes
Szerző: Michalik Marek
Megjelent: (2000)

Effects of emotional speech on forensic voice comparison using deep speaker embeddings
Szerző: Abed Mohammed Hamzah, et al.
Megjelent: (2023)

Distance transform and template matching based methods for localization of barcodes and QR codes
Szerző: Katona Melinda, et al.
Megjelent: (2020)

AST-based source code analysis and visualization
Szerző: Simon Melinda
Megjelent: (2012)

Plagiarism detection in source programs using structural similarities
Szerző: Lukácsy Gergely, et al.
Megjelent: (2009)

Különböző wav2vec 2.0 rétegekből nyert beágyazások használata sclerosis multiplex felismerésére
Szerző: Gosztolya Gábor, et al.
Megjelent: (2025)