Avanços em Técnicas de Busca de Código em Diferentes Idiomas

Nos últimos anos, a área de Busca de Código ficou cada vez mais importante. Isso se deve, em grande parte, ao crescimento de grandes bancos de dados de código e ao desenvolvimento de modelos de linguagem poderosos que conseguem analisar o código. Um desafio significativo nessa área é como pesquisar de forma eficaz trechos de código semelhantes escritos em diferentes linguagens. Este artigo apresenta um novo método para busca de código que visa melhorar a forma como encontramos códigos relevantes em diferentes linguagens.

#O que é Busca de Código?

Busca de código é o processo de procurar trechos específicos de código em um banco de dados maior. Imagine um desenvolvedor que precisa escrever um pedaço de código em uma linguagem que ele não conhece. Em vez de começar do zero, ele pode inserir um exemplo de código escrito em uma linguagem que conhece e procurar por exemplos semelhantes no código da nova linguagem. Esse processo ajuda a entender como escrever código em linguagens desconhecidas.

#Tipos de Clones de Código

Quando falamos sobre encontrar códigos semelhantes, geralmente nos referimos a "clones de código." Esses são pedaços de código que se parecem entre si. Existem quatro tipos principais de clones de código:

1. Tipo 1: Fragmentos de código idênticos com apenas pequenas diferenças, como espaços ou comentários.
2. Tipo 2: Fragmentos de código que são sintaticamente idênticos, mas têm nomes diferentes para variáveis ou funções.
3. Tipo 3: Códigos semelhantes que foram modificados em termos de declarações ou funções.
4. Tipo 4: Códigos que realizam a mesma tarefa, mas usam estruturas ou sintaxes diferentes.

Os clones do Tipo 4 são os mais difíceis de encontrar, pois sua aparência pode variar bastante, mesmo que realizem a mesma função.

#Por que a Busca de Código é Importante?

Com o crescimento do desenvolvimento de software, também aumentou a necessidade de formas eficientes de reutilizar código. Os desenvolvedores costumam copiar e colar código ou seguir certos padrões. Ter ferramentas de busca de código eficazes permite que os programadores encontrem e reutilizem trechos de código existentes com facilidade. Isso economiza tempo e reduz a probabilidade de erros.

#Técnicas Existentes

Tradicionalmente, os métodos de busca de código se dividem em três categorias principais:

1. Abordagens Baseadas em Texto: Essas técnicas dependem da busca por palavras-chave ou do uso de correspondência de strings para encontrar trechos de código.
2. Abordagens Estruturais: Esses métodos analisam as estruturas sintáticas e semânticas do código, como o uso de árvores sintáticas abstratas, para encontrar códigos semelhantes.
3. Abordagens Baseadas em Aprendizado de Máquina: Esses métodos aplicam técnicas de aprendizado de máquina para identificar códigos semelhantes com base em várias características.

A maioria dos métodos existentes se concentrou na busca dentro da mesma linguagem de programação, mas os avanços recentes permitem buscas entre linguagens. Isso significa que você pode pesquisar códigos escritos em diferentes linguagens.

#A Necessidade de Análise Dinâmica

Além da análise estática, que não requer a execução do código, a análise dinâmica ajuda a fornecer mais contexto. A análise dinâmica observa como o código se comporta quando é executado. Isso é importante porque muitas semelhanças entre trechos de código estão relacionadas ao seu comportamento, e não apenas à sua sintaxe. No entanto, a análise dinâmica pode ser complexa, pois exige a execução do código.

#Nossa Abordagem

Nesta pesquisa, apresentamos uma técnica nova que combina características estáticas e dinâmicas sem precisar da execução do código durante o processo de busca. Nosso método permite que o modelo aprenda tanto com trechos de código semelhantes quanto com trechos diferentes durante o treinamento. Este é o primeiro método de busca de código que usa informações de tempo de execução sem precisar executar o código durante a inferência.

#Treinando o Modelo

O modelo é treinado usando um conjunto de dados que inclui amostras positivas de código semelhante e amostras negativas de código diferente. Durante o treinamento, o modelo aprende a minimizar a distância entre trechos de código semelhantes enquanto maximiza a distância entre os diferentes. Isso ajuda o modelo a identificar códigos que se comportam de forma semelhante, mesmo que a sintaxe seja diferente.

#Pontuação de Similaridade Dinâmica

Uma parte chave da nossa abordagem é a Pontuação de Similaridade Semântica (SSS). Essa pontuação é calculada executando trechos de código com as mesmas entradas e comparando suas saídas. A SSS fornece informações comportamentais importantes que ajudam o modelo a aprender melhor, apesar da falta de contexto dinâmico durante a fase de busca.

#Avaliação do Método

Para testar a eficácia da nossa nova técnica, realizamos uma série de experimentos. Usamos um conjunto de dados que consiste em soluções de código em Java e Python de competições de programação. Dividimos o conjunto de dados em conjuntos de treinamento, validação e teste para garantir que nossos resultados fossem confiáveis e sem viés.

#Métricas para Avaliação

Usamos várias métricas para avaliar a performance do nosso método de busca de código:

• Precisão em N (PR@N): Mede quantos dos principais resultados retornados por uma busca são relevantes.
• Diferença Média de Classificação (ARG): Essa métrica analisa a classificação média dos resultados positivos em comparação com os negativos.
• Posição Média do Primeiro (AFP): Mede quão alto na lista de resultados aparece a primeira correspondência positiva.

#Resultados

Nossas avaliações mostraram que nossa técnica de busca de código superou os métodos existentes. Na verdade, encontramos melhorias de até 44,7% em relação às técnicas mais avançadas. Os resultados foram consistentes em diferentes linguagens de programação e arquiteturas de modelos.

#Impacto dos Métodos de Treinamento

Observamos que mesmo um pequeno número de referências positivas e negativas durante o treinamento poderia aumentar significativamente o desempenho. Nosso método de treinamento permite que o modelo aprenda de forma eficaz com um conjunto de dados limitado. Isso é crucial porque, em cenários do mundo real, os desenvolvedores podem não ter sempre acesso a conjuntos de dados extensos.

#O Papel da Pontuação de Similaridade Dinâmica

Incluir a Pontuação de Similaridade Semântica no treinamento melhorou a performance do nosso modelo em todos os casos de teste. Isso indica que nosso método é capaz de aprender comportamentos dinâmicos sem execução direta, tornando-o mais eficiente. A SSS foi especialmente benéfica para modelos proprietários onde o ajuste fino não era possível.

#Conclusão

Resumindo, apresentamos uma nova técnica de busca de código que combina de forma eficaz análises estáticas e dinâmicas, enquanto evita os problemas de executar códigos durante a inferência. Nosso método não só melhora a eficiência da busca, mas também aumenta a capacidade de encontrar códigos semelhantes em diferentes linguagens de programação. Com nossa nova abordagem de treinamento que utiliza amostras positivas e negativas, demonstramos que um alto desempenho é alcançável, mesmo com dados limitados.

Este trabalho representa um avanço significativo na área de busca de código e mostra o potencial dos modelos de linguagem modernos para melhorar significativamente a forma como os desenvolvedores acessam e utilizam códigos existentes. Nossos achados sugerem que, com as técnicas de treinamento certas, o desenvolvimento de software pode se tornar mais simplificado, permitindo que os desenvolvedores se concentrem em criar novas soluções em vez de buscar as já existentes.

No geral, nossa pesquisa abre caminhos para mais exploração na busca de código entre linguagens e destaca a importância de incluir várias referências durante o treinamento para melhorar o desempenho. À medida que o software continua a evoluir, nossos métodos de busca e compreensão de código também devem evoluir.