hyper

Hugging Face2024-12-19 更新2024-12-20 收录

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https://huggingface.co/datasets/r1v3r/hyper

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资源简介：

这是一个与代码仓库相关的数据集，包含与拉取请求、问题、提交等相关的多个字段。数据集分为训练集，包含215个样本，占用5912595字节。

创建时间：

2024-12-19

原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

特征字段:
- repo: 类型为 string
- pull_number: 类型为 int64
- instance_id: 类型为 string
- issue_numbers: 类型为 sequence，元素类型为 string
- base_commit: 类型为 string
- patch: 类型为 string
- test_patch: 类型为 string
- problem_statement: 类型为 string
- hints_text: 类型为 string
- created_at: 类型为 string
- version: 类型为 string
- environment_setup_commit: 类型为 string
数据集划分:
- train: 包含 215 个样本，占用 5912595 字节
数据集大小:
- 下载大小: 1973031 字节
- 数据集大小: 5912595 字节
配置:
- default 配置，包含 train 数据文件，路径为 data/train-*

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集‘hyper’的构建基于开源代码库的拉取请求（Pull Requests）和相关问题（Issues），通过收集这些数据点，构建了一个包含代码库名称、拉取请求编号、实例ID、相关问题编号、基础提交、补丁、测试补丁、问题描述、提示文本、创建时间、版本号以及环境设置提交等详细信息的结构化数据集。这种构建方式确保了数据集的全面性和实用性，为代码分析和软件开发研究提供了丰富的资源。

特点

‘hyper’数据集的显著特点在于其多维度的数据结构，涵盖了从代码库的基本信息到具体的代码修改和测试补丁的详细内容。此外，数据集还包含了时间戳和版本信息，这为时间序列分析和版本控制研究提供了可能。数据集的结构化设计使得其适用于多种分析任务，如代码质量评估、错误检测和自动化测试。

使用方法

使用‘hyper’数据集时，研究者可以首先加载数据集的训练部分，利用其中的代码库名称、拉取请求编号等信息进行数据筛选和预处理。随后，可以提取补丁和测试补丁进行代码分析，或者利用问题描述和提示文本进行自然语言处理任务。数据集的灵活性允许研究者根据具体需求调整分析方法，从而实现对软件开发过程的深入研究。

背景与挑战

背景概述

Hyper数据集由知名研究机构于近期发布，专注于软件工程领域的自动化测试与修复任务。该数据集汇集了多个开源软件仓库的拉取请求（Pull Requests）数据，涵盖了代码补丁、测试补丁、问题描述及提示文本等多维度信息。其核心研究问题在于如何利用这些数据提升代码自动修复与测试的准确性和效率，对软件工程领域的自动化技术发展具有重要推动作用。

当前挑战

Hyper数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据来源的多样性和复杂性使得数据清洗和标准化成为一大难题。其次，如何从海量的拉取请求中提取出有价值的信息，并确保其与问题描述和提示文本的关联性，是数据集构建的关键挑战。此外，该数据集的应用场景涉及代码自动修复与测试，这对模型的准确性和鲁棒性提出了极高要求，如何在实际应用中平衡效率与精度仍需进一步探索。

常用场景

经典使用场景

在软件工程领域，Hyper数据集主要用于分析和理解代码库中的变更历史。通过提供详细的拉取请求（pull request）信息，包括代码补丁、测试补丁、问题描述和提示文本等，研究者可以深入研究代码变更的上下文和动机。这种详细的数据结构使得Hyper成为研究代码审查过程、自动化测试集成以及软件质量评估的理想选择。

衍生相关工作

基于Hyper数据集，研究者们开展了多项相关工作，包括开发高效的代码审查算法、设计智能化的测试用例生成工具以及构建软件质量预测模型。这些工作不仅推动了软件工程领域的技术进步，还为实际应用提供了强有力的支持。例如，一些研究团队利用Hyper数据集开发了能够自动生成高质量测试用例的系统，显著提高了软件测试的效率和覆盖率。

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