Automatic generation of software bug fixes based on analysis of software repositories

Описан разработанный подход к автоматизированному исправлению программных ошибок на основе анализа успешных исправлений проектов для языка программирования ABAP, имеющихся в открытых репозиториях. Подход основан на генерации кандидатов на исправления (патчей) по заранее определенным шаблонам и ранжирует полученные результаты по вероятности успешного применения, определяемой на основании вероятностной модели, полученной с помощью методов машинного обучения. Вероятностная модель формируется за счет обучения на свойствах, извлекаемых из данных успешных и неуспешных патчей ABAP-программ, доступных в открытых репозиториях. Разработанный подход протестирован как на искусственных примерах, так и на реальных проектах на языке ABAP с ошибками. В результате проведенных экспериментов успешно сформирован ряд патчей, которые показали свою работоспособность. Результаты по точности и эффективности сопоставимы или превосходят результаты экспериментов в аналогичных работах других авторов.