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Gruner, Bernd und Sonnekalb, Tim und Heinze, Thomas S. und Brust, Clemens-Alexander (2023) Cross-Domain Evaluation of a Deep Learning-Based Type Inference System. In: Proceedings - 2023 IEEE/ACM 20th International Conference on Mining Software Repositories, MSR 2023, Seiten 158-169. IEEE Computer Society. 2023 IEEE/ACM 20th International Conference on Mining Software Repositories (MSR), Melbourne, Australia. doi: 10.1109/MSR59073.2023.00034. ISBN 979-835031184-6. ISSN 2160-1852.
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Offizielle URL: https://www.computer.org/csdl/proceedings-article/msr/2023/118400a158/1OIL21ReQms
| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/196196/ | ||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||||||||||||||
| Titel: | Cross-Domain Evaluation of a Deep Learning-Based Type Inference System | ||||||||||||||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 2023 | ||||||||||||||||||||
| Erschienen in: | Proceedings - 2023 IEEE/ACM 20th International Conference on Mining Software Repositories, MSR 2023 | ||||||||||||||||||||
| Referierte Publikation: | Ja | ||||||||||||||||||||
| Open Access: | Ja | ||||||||||||||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||||||||||||||
| In SCOPUS: | Ja | ||||||||||||||||||||
| In ISI Web of Science: | Ja | ||||||||||||||||||||
| DOI: | 10.1109/MSR59073.2023.00034 | ||||||||||||||||||||
| Seitenbereich: | Seiten 158-169 | ||||||||||||||||||||
| Verlag: | IEEE Computer Society | ||||||||||||||||||||
| Name der Reihe: | 2023 IEEE/ACM 20th International Conference on Mining Software Repositories (MSR) | ||||||||||||||||||||
| ISSN: | 2160-1852 | ||||||||||||||||||||
| ISBN: | 979-835031184-6 | ||||||||||||||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||||||||||||||
| Stichwörter: | type inference, dataset, cross-domain, python, long-tailed, out-of-vocabulary, repository mining, deep learning | ||||||||||||||||||||
| Veranstaltungstitel: | 2023 IEEE/ACM 20th International Conference on Mining Software Repositories (MSR) | ||||||||||||||||||||
| Veranstaltungsort: | Melbourne, Australia | ||||||||||||||||||||
| Veranstaltungsart: | internationale Konferenz | ||||||||||||||||||||
| HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||||||||||||||
| HGF - Programm: | Raumfahrt | ||||||||||||||||||||
| HGF - Programmthema: | Technik für Raumfahrtsysteme | ||||||||||||||||||||
| DLR - Schwerpunkt: | Raumfahrt | ||||||||||||||||||||
| DLR - Forschungsgebiet: | R SY - Technik für Raumfahrtsysteme | ||||||||||||||||||||
| DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | R - Intelligente Analysen und Methoden zur sicheren Softwareentwicklung | ||||||||||||||||||||
| Standort: | Jena | ||||||||||||||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Datenwissenschaften Institut für Datenwissenschaften > Datengewinnung und -mobilisierung | ||||||||||||||||||||
| Hinterlegt von: | Gruner, Bernd | ||||||||||||||||||||
| Hinterlegt am: | 31 Jul 2023 14:37 | ||||||||||||||||||||
| Letzte Änderung: | 05 Sep 2023 09:05 |
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