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Development and benchmarking of multilingual code clone detector
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AI
DOI：10.1016/j.jss.2024.112215.png)
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摘要
En 中文
编程语言的多样性正在增长，使得代码克隆检测器的语言可扩展性至关重要。然而，这对于大多数现有的克隆检测检测器来说是具有挑战性的，因为源代码处理程序需要修改，这需要目标语言的专家级别的知识并且是耗时的。多语言代码克隆检测器通过仅提供目标语言的语法信息，可以更轻松地添加新的语言支持。针对现有多语言检测器在语言可扩展性和检测性能方面的不足，提出了一种基于ANTLR解析器生成的多语言代码块提取方法，并实现了多语言代码克隆检测器 (MSCCD)，它支持当前可用的最重要的语言数量，并具有检测Type-3代码克隆的能力。我们遵循先前研究的方法来评估Java语言的检测性能。与十个最先进的检测器相比，MSCCD的性能处于平均水平，同时还支持大量语言。此外，我们提出了第一个基于CodeNet数据库的多语言语法代码克隆评估基准。我们的结果表明，即使应用相同的检测方法，性能也可能因所研究源代码的语言而异。总体而言，在考虑检测性能和语言可扩展性时，MSCCD是评估工具中最平衡的工具。
Keyword:
Code clone
Parser generation
Benchmark testing
AI总结
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期刊
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