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山東大學計算機學院體系結構研究中心團隊成果獲國際頂級會議ISSTA 2025錄用

2025-04-08 09:19:51 | 山東大學 |

　　近日，山東大學計算機學院體系結構與嵌入式系統(tǒng)研究中心提交的研究論文ClassEval-T: Evaluating Large Language Models in Class-Level Code Translation被國際軟件工程測試與分析領域頂級會議ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis（ISSTA 2025）正式錄用。山東大學計算機科學與技術學院本科生薛鵬宇、吳林昊為論文第一作者，山東大學助理教授楊振為通訊作者。該論文的第一作者及通訊作者單位均為山東大學，該論文亦是山東大學在ISSTA會議上的首篇錄用論文。
　　論文針對當前主流大模型代碼翻譯研究普遍停留在函數(shù)級、片段級別、難以反映真實軟件開發(fā)任務的局限，首次提出了面向類級別的代碼翻譯評測集ClassEval-T。該評測集在構建過程中共投入360人時，支持Python、Java、C++三種主流語言和94項實際開發(fā)任務，并配備完備的高覆蓋率測試用例（語句覆蓋率達99.7%，分支覆蓋率達98.2%）。在此基礎上，論文進一步設計了三種具備工程實踐意義的翻譯策略（整體式、最小依賴式、獨立式），系統(tǒng)評估了八個當前主流大模型（涵蓋GPT 4o、Claude 3.5、DeepSeek V3等）在類級翻譯中的表現(xiàn)差異，并對1243個失敗樣本進行了人工錯誤分類與機制分析。
　　實驗結果顯示，大模型在類級代碼翻譯中普遍面臨準確率大幅下降、依賴項識別困難、語法/語義錯誤頻發(fā)等挑戰(zhàn)。相關研究不僅揭示了現(xiàn)有大模型在實用軟件遷移中的瓶頸，也為后續(xù)模型設計與評測基準建設提供了新的視角與方法。
　　研究不僅填補了當前類級別代碼翻譯評測標準缺失的空白，也為推動代碼翻譯研究向工程化、倉庫級任務演進提供了理論支撐與實驗基礎，具有重要的學術價值和工程實踐意義。目前項目代碼已開源（https://github.com/wLinHoo/ClassEval-T），為該領域的研究和實踐提供助力。
　　ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis是軟件工程測試與分析領域最具影響力的國際會議，為中國計算機學會（CCF）推薦的軟件工程四大A類會議之一。該會議關注自動測試、程序分析、軟件質(zhì)量保障等關鍵技術，本屆ISSTA共收到550篇高水平投稿，最終錄用107篇，錄用率僅為19.4%。會議將于2025年6月在挪威特隆赫姆舉行。
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