Measuring similarity between Karel programs using character and word n-grams


Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

We present a method for measuring similarity between source codes. We approach this task from the machine learning perspective using character and word n-grams as features and examining different machine learning algorithms. Furthermore, we explore the contribution of the latent semantic analysis in this task. We developed a corpus in order to evaluate the proposed approach. The corpus consists of around 10,000 source codes written in the Karel programming language to solve 100 different tasks. The results show that the highest classification accuracy is achieved when using Support Vector Machines classifier, applying the latent semantic analysis, and selecting as features trigrams of words.

Авторлар туралы

G. Sidorov

Instituto Politécnico Nacional (IPN)

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: sidorov@cic.ipn.mx
Мексика, Mexico City

M. Ibarra Romero

Instituto Politécnico Nacional (IPN)

Email: francisco.castillo@upq.mx
Мексика, Mexico City

I. Markov

Instituto Politécnico Nacional (IPN)

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: markovilya@yahoo.com
Мексика, Mexico City

R. Guzman-Cabrera

Engineering Division

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: guzmanc81@gmail.com
Мексика, Guanajuato

L. Chanona-Hernández

Instituto Politécnico Nacional

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: lchanona@gmail.com
Мексика, Mexico City

F. Velásquez

Polytechnic University of Queretaro

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: francisco.castillo@upq.mx
Мексика, Queretaro

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2017