楊 詩語 (Shiyu Yang)
E-Mail: yangsy[at]fc.ritsumei.ac.jp
研究テーマ
コード解析に基づくソフトウェア保守・進化・再利用支援
ソフトウェア保守・進化・再利用を支援するためのコード解析技術に関する研究に取り組んでいます。ソフトウェア開発においては、既存コードの理解、類似コードの検出、リファクタリングの検出、異なる実装間の関係性の同定、実行環境の差異に起因する互換性の検証など、多様なコード理解・分析タスクが存在します。これらのタスクにおいては、構文的類似性や表面的な記述のみでは不十分であり、コードの振る舞いや意味に基づく分析が不可欠です。
本研究では、コードクローン検出、リファクタリング検出、意味的等価性判定、互換性解析といった問題を統一的に捉え、コード間の関係性をより精密に同定するための手法を検討しています。これらの問題は一見独立しているように見えますが、いずれも「構文情報のみではコードの関係性や再利用可能性を十分に判断できない」という共通の本質を持っています。そのため、構文的特徴に加え、型情報、実行結果、テストに基づく挙動の一致といった複数の情報源を統合し、コードの意味的特性を推定・検証する枠組みの構築を目指しています。
これまでの研究では、特に Python をはじめとする動的言語環境を対象とし、大規模コードコーパスの収集・分析、静的解析による正規化および候補抽出、型推論、自動テスト生成、動的検証、人手による検証を組み合わせた一連の分析パイプラインを構築してきました。これにより、コードの互換性問題の実証的分析や、構文的に異なるが機能的に等価な実装の同定といった課題に取り組んでいます。さらに、これらの研究成果を開発者支援ツールおよび検証済みデータセットとして整備することで、再現可能かつ再利用可能な研究基盤の確立を進めています。
近年は、学習ベース手法や大規模言語モデルを用いたコード理解の可能性にも関心を持っていますが、その一方で、これらの手法による推定結果の信頼性をどのように検証するかという問題を重要な研究課題と考えています。特に、意味的等価性や互換性といった性質に関しては、単純な生成や予測にとどまらず、検証可能な形で評価することが不可欠です。
以上のようなアプローチを通じて、コードの理解・変更・再利用に関わる判断をより正確かつ信頼性の高いものとし、実践的なソフトウェア工学支援技術の確立を目指しています。
職歴・学歴
- 2026年4月 – 現在 立命館大学 情報理工学部 システムアーキテクトコース 特任助教
- 2022年4月 – 2026年3月 大阪大学 情報科学研究科 コンピュータサイエンス専攻 博士
- 2020年4月 – 2022年3月 大阪大学 情報科学研究科 コンピュータサイエンス専攻 修士
海外における研究経験
2023年9月 Research Visitor, Faculty of Information and Communication Technology, Mahidol University, Thailand
2025年3月 Research Visitor, Computer Science, University of Victoria, Canada
主な研究業績
- Shiyu Yang, Tetsuya Kanda, Daniel M. German, Yoshiki Higo. “Unveiling Python Version Compatibility Challenges in Code Snippets on Stack Overflow.” IEICE Transactions on Information and Systems, vol. E107-D, no. 8, pp. 1007-1015, August 2024.
- Shiyu Yang, Tetsuya Kanda, Davide Pizzolotto, Daniel M. German, Yoshiki Higo. “PyVerDetector: A Chrome Extension Detecting the Python Version of Stack Overflow Code Snippets.” The 31st IEEE/ACM International Conference on Program Comprehension (ICPC 2023), Melbourne, Australia, 2023, pp. 25-29.
- Shiyu YANG, Yusheng GUO, Akihiro TABATA, Yoshiki HIGO, Constructing a Dataset of Functionally Equivalent Python Methods Using Test Generation Techniques, IEICE Transactions on Information and Systems, 2026, Volume E109.D, Issue 4, Pages 508-521.
- Shiyu Yang, Tetsuya Kanda, Katsuro Inoue. “The Effect of Python Version Upgrades on the Compilability of Code Snippets Posted on Stack Overflow.” IPSJ SIG Technical Report, vol.2022-SE-211, no.28, pp.1-8, Hokkaido, Japan, July 2022.
- Ramita Deeprom, Shiyu Yang, Morakot Choetkiertikul, Chaiyong Ragkhitwetsagul. “Challenges in Adopting LLaMA: An Empirical Study of Discussions on Stack Overflow.” The 12th International Workshop on Quantitative Approaches to Software Quality (QuASoQ 2024), pp. 35–42. Chongqing, China, December 3–6, 2024.
- Nigar Alizada, Shiyu Yang, and Yoshiki Higo. PyClone-Stream: An Automated and Self-growing Python Semantic Clone Dataset. Technical Report of IEICE, vol. 125, no. 376, SS2025-52, pp. 133–138, Mar. 2026.
- Yusheng Guo, Shiyu Yang, Akihiro Tabata, Yoshiki Higo. “Finding Functionally Equivalent Methods in Python Using Automated Test Generation Techniques.” IEICE Tech. Rep., vol. 124, no. 217, SS2024-16, pp. 10-15, Oct. 2024.