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公開番号2025104259
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-09
出願番号2024197777
出願日2024-11-12
発明の名称方法、装置、及びコンピュータプログラム(ハパックス・レゴメノンを用いてコード完全性をチェックすること)
出願人インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション,INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION
代理人個人,個人,弁理士法人RYUKA国際特許事務所
主分類G06F 8/75 20180101AFI20250702BHJP(計算;計数)
要約【課題】コードはコンパイルされ正しく実行され得るが、これらのシングルユースのプログラミング構成要素の存在がパフォーマンスおよびメモリ使用量に影響を与え得る。
【解決手段】生成人工知能(AI)モデルによって生成されたコードを受信すること;前記コードが1つまたは複数のシングルユースのプログラミング構成要素を含むか否かを判定すること;および前記コードが前記1つまたは複数のシングルユースのプログラミング構成要素を含むことに応答して前記コードをフラグ付けすることを含む、ハパックス・レゴメノンを用いてコード完全性をチェックすること。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
生成人工知能（ＡＩ）モデルによって生成されたコードを受信する段階；
前記コードが１つまたは複数のシングルユースのプログラミング構成要素を含むか否かを判定する段階；および
前記コードが前記１つまたは複数のシングルユースのプログラミング構成要素を含むことに応答して前記コードをフラグ付けする段階
を備える、方法。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記コードが前記１つまたは複数のシングルユースのプログラミング構成要素を含むか否かを判定する段階は、前記コード内に任意のシングルユースのプログラミング構成要素を特定する段階を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記生成ＡＩモデルによって生成された前記コードは、前記生成ＡＩモデルによって第２のプログラミング言語のベースコードから変換された第１のプログラミング言語の変換済みコードを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記コードが前記１つまたは複数のシングルユースのプログラミング構成要素を含むか否かを判定する段階は、対応するシングルユースのプログラミング構成要素を前記ベースコード内に有さないシングルユースのプログラミング構成要素を前記変換済みコード内で特定する段階を有する、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記コードが前記１つまたは複数のシングルユースのプログラミング構成要素を含むか否かを判定する段階は、前記変換済みコード内のプログラミング構成要素の生起の程度に関する傾向が前記ベースコード内のプログラミング構成要素の生起の程度に関する傾向と異なるか否かを判定する段階を有する、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記１つまたは複数のシングルユースのプログラミング構成要素は、使用されていない定義済み変数を有する、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記１つまたは複数のシングルユースのプログラミング構成要素は、呼び出されていない定義済み関数を有する、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記コードが前記１つまたは複数のシングルユースのプログラミング構成要素を含むことに対してフラグ付けされたというインジケーションを前記生成ＡＩモデルに提供する段階を更に備える、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記コードが前記１つまたは複数のシングルユースのプログラミング構成要素を含むことに応答して前記コードをフラグ付けする段階は、前記１つまたは複数のシングルユースのプログラミング構成要素を特定するログデータを格納する段階を有する、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記コードが前記１つまたは複数のシングルユースのプログラミング構成要素を含むことに応答して前記コードをフラグ付けする段階は、例外を発生させる段階を有する、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、ハパックス・レゴメノン（ｈａｐａｘｌｅｇｏｍｅｎｏｎ）を用いてコード完全性をチェックするための方法、装置、および製品に関する。生成人工知能（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ：ＡＩ）は、アプリケーションソースコードのようなコードを生成するために使用され得る。そのようなコードは、コードが実施すべき機能を説明する、生成ＡＩモデルに提供されるプロンプトに基づいていてよい。そのようなコードは、生成ＡＩモデルによって実施される１つのプログラミング言語から別のものへの変換も含んでよい。コードを生成するとき、生成ＡＩモデルは、シングルユースのプログラミング構成要素をコードへともたらし得、これは定義されるが使用されることのない関数または変数などのプログラミング構成要素である。コードはコンパイルされ正しく実行され得るが、これらのシングルユースのプログラミング構成要素の存在がパフォーマンスおよびメモリ使用量に影響を与え得る。
続きを表示（約 2,500 文字）【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００２】
コードはコンパイルされ正しく実行され得るが、これらのシングルユースのプログラミング構成要素の存在がパフォーマンスおよびメモリ使用量に影響を与え得る。
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本開示の実施形態によれば、ハパックス・レゴメノンを用いてコード完全性をチェックするための様々な方法、装置、および製品が本明細書で説明される。いくつかの態様において、ハパックス・レゴメノンを用いてコード完全性をチェックすることは、生成人工知能（ＡＩ）モデルによって生成されたコードを受信すること；前記コードが１つまたは複数のシングルユースのプログラミング構成要素を含むか否かを判定すること；および前記コードが前記１つまたは複数のシングルユースのプログラミング構成要素を含むことに応答して前記コードをフラグ付けすることを含む。これにより、ＡＩ生成されたコード内のシングルユースのプログラミング構成要素を特定することの利点がもたらされ、この存在の重要性は、この開示によってはじめて認識される。これにより、ＡＩ生成されたコードのパフォーマンスを改善するために、特定されたシングルユースのプログラミング構成要素を除去することが可能になり得、将来のコード生成に関する生成ＡＩモデルの強化が可能になり得る。いくつかの態様において、装置は、処理デバイス；および前記処理デバイスと動作可能に結合されているメモリを備え得、前記メモリは、実行されたとき、前記処理デバイスにこの方法を実施させるコンピュータプログラム命令を記憶する。いくつかの態様において、コンピュータ可読記憶媒体を備えるコンピュータプログラム製品は、実行されたとき、この方法を実施するコンピュータプログラム命令を記憶することができる。
【０００４】
いくつかの態様において、前記コードが前記１つまたは複数のシングルユースのプログラミング構成要素を含むか否かを判定することは、前記コード内に任意のシングルユースのプログラミング構成要素を特定することを有し得る。これにより、これらのシングルユースのプログラミング構成要素が生成ＡＩモデルによってもたらされたのか、または何らかのベースコード内に存在したのかに関係なく、ＡＩ生成されたコード内に任意のシングルユースのプログラミング構成要素を特定しフラグ付けすることの利点がもたらされる。いくつかの態様において、前記コードが前記１つまたは複数のシングルユースのプログラミング構成要素を含むか否かを判定することは、対応するシングルユースのプログラミング構成要素を前記ベースコード内に有さないシングルユースのプログラミング構成要素を前記変換済みコード内で特定することを有する。これにより、ベースコード内に元々存在したものを除いて、生成ＡＩモデルによってもたらされたこれらのシングルユースのプログラミング構成要素のみを特定しフラグ付けすることの利点がもたらされる。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
本開示のいくつかの実施形態による、ハパックス・レゴメノンを用いてコード完全性をチェックするための例示的なコンピューティング環境の図である。
【０００６】
本開示のいくつかの実施形態による、ハパックス・レゴメノンを用いてコード完全性をチェックするための例示的な方法のフローチャートである。
【０００７】
本開示のいくつかの実施形態による、ハパックス・レゴメノンを用いてコード完全性をチェックするための別の例示的な方法のフローチャートである。
【０００８】
本開示のいくつかの実施形態による、ハパックス・レゴメノンを用いてコード完全性をチェックするための別の例示的な方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
生成人工知能（ＡＩ）は、ニューラルネットワークのようなモデルを使用して、テキスト、コード、グラフィックス、アニメーション、映像、視聴覚表現、オーディオ、スピーチなどのようなコンテンツを、プロンプトに応答して生成する。そのようなプロンプトは、生成ＡＩモデルが生成すべきコンテンツを説明する自然言語入力を含み得る。そのようなプロンプトは、リクエストされたコンテンツを生成する際に生成ＡＩモデルによって使用され得る他のデータも含み得る。例えば、生成ＡＩモデルは、生成されるコードが実装すべき機能の説明に基づいて、ソースコードなどのコードを生成するために使用され得る。別の例として、生成ＡＩモデルは、コードを、ベースコードを入力として生成ＡＩモデルへ提供することによって１つのプログラミング言語から別のものへと変換するために使用され得る。
【００１０】
使用される特定のモデルおよび当該モデルがどのように訓練されたかに応じて、生成ＡＩモデルによって生成されたコードは、特定の不具合、異常、または他の望ましくない特性を含み得る。特に、何らかのＡＩ生成されたコードは、何らかの文脈内で生起する語または表現である、「ハパックス・レゴメノン（ｈａｐａｘｌｅｇｏｍｅｎｏｎ）」を含み得る。ソースコードの文脈において、ハパックス・レゴメノンは、シングルユースのプログラミング構成要素を含み得る。プログラミング構成要素は、例えば、コード内で定義され得る関数または変数を含み得る。そのようなプログラミング構成要素は、それらが定義されるが使用されないという点で「シングルユース（ｓｉｎｇｌｅ－ｕｓｅ）」とみなされ得る。例えば、シングルユースの変数は、定義またはインスタンス化されるがいずれの特定の関数または演算においても使用されない変数を含み得る。別の例として、シングルユースの関数は、定義されるが、コードのいずれの他の一部分によっても呼び出されずしたがって実行されることがない関数を含み得る。
（【００１１】以降は省略されています）

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