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h4iku/coconut_javascript2010

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Hugging Face2023-09-28 更新2024-03-04 收录
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资源简介:

CoCoNuT-JavaScript(2010)数据集是用于训练程序修复模型的数据集,包含从GitHub、GitLab和Bitbucket提取的原始数据。数据集由四个列组成:`add`、`rem`、`context`和`meta`,分别对应原始数据集文件`add.txt`、`rem.txt`、`context.txt`和`meta.txt`。每个实例都有这四个列的映射关系。`context`列包含与错误代码相关的上下文,`meta`列包含项目的元数据。数据集包含10,163个项目和2,254,253个实例。数据集的创建目的是为了训练自动化程序修复(APR)模型。

The CoCoNuT-JavaScript (2010) dataset is designed for training program repair models, and consists of raw data extracted from GitHub, GitLab, and Bitbucket. The dataset comprises four columns: `add`, `rem`, `context`, and `meta`, which correspond to the raw dataset files `add.txt`, `rem.txt`, `context.txt`, and `meta.txt`, respectively. Each instance contains aligned data across these four columns. The `context` column holds contextual information associated with buggy code, while the `meta` column stores project metadata. The dataset includes 10,163 projects and 2,254,253 instances. It was developed specifically for training automated program repair (APR) models.

提供机构:
h4iku
原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

  • 名称: CoCoNuT-JavaScript(2010)

数据集描述

数据集摘要

  • 用途: 用于训练“CoCoNuT: Combining Context-Aware Neural Translation Models using Ensemble for Program Repair”论文中的模型。
  • 数据来源: 从GitHub、GitLab和Bitbucket提取的原始数据,未进行洗牌或分词处理。
  • 数据年份: 数据集名称中的年份表示数据集中最新提交的年份。

语言

  • 语言: JavaScript

数据集结构

数据字段

  • 字段: add, rem, context, meta
  • 对应文件: add.txt, rem.txt, context.txt, meta.txt

数据实例

  • 示例: 展示了rem和add字段的前五行,以及它们如何映射到具体的实例。
  • 上下文: context字段包含与错误相关的函数上下文。
  • 元数据: meta字段包含项目的一些元数据,如项目ID、文件路径等。

统计信息

  • 项目数量: 10,163
  • 实例数量: 2,254,253

数据集创建

数据收集理由

  • 目的: 用于训练自动化程序修复(APR)模型。

引用信息

  • 引用: bib @inproceedings{lutellierCoCoNuTCombiningContextaware2020, title = {{{CoCoNuT}}: Combining Context-Aware Neural Translation Models Using Ensemble for Program Repair}, booktitle = {Proceedings of the 29th {{ACM SIGSOFT International Symposium}} on {{Software Testing}} and {{Analysis}}}, author = {Lutellier, Thibaud and Pham, Hung Viet and Pang, Lawrence and Li, Yitong and Wei, Moshi and Tan, Lin}, year = {2020}, pages = {101--114}, doi = {10.1145/3395363.3397369} }
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