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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Tambon, F., Moradidakhel, A., Nikanjam, A., Khomh, F., Desmarais, M. C., & Antoniol, G. (2025). Bugs in large language models generated code: an empirical study. Empirical Software Engineering, 30(3), 48 pages. Lien externe
Majdinasab, V., Bishop, M. J., Rasheed, S., Moradidakhel, A., Tahir, A., & Khomh, F. (mars 2024). Assessing the Security of GitHub Copilot's Generated Code - A Targeted Replication Study [Communication écrite]. 2024 IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2024), Rovaniemi, Finland. Lien externe
Kouemo Ngassom, S., Moradidakhel, A., Tambon, F., & Khomh, F. (juillet 2024). Chain of Targeted Verification Questions to Improve the Reliability of Code Generated by LLMs [Communication écrite]. 1st ACM International Conference on AI-Powered Software (ALWARE 2024), Porto de Galinhas, Brazil. Lien externe
Moradidakhel, A., Nikanjam, A., Majdinasab, V., Khomh, F., & Desmarais, M. C. (2024). Effective test generation using pre-trained Large Language Models and mutation testing. Information and Software Technology, 171, 107468 (17 pages). Lien externe
Moradidakhel, A., Nikanjam, A., Khomh, F., Desmarais, M. C., & Washizaki, H. (2024). Generative AI for Software Development: A Family of Studies on Code Generation. Dans Generative AI for Effective Software Development (p. 151-172). Lien externe
Moradidakhel, A., Nikanjam, A., Khomh, F., Desmarais, M. C., & Washizaki, H. (2024). An Overview on Large Language Models. Dans Generative AI for Effective Software Development (p. 3-21). Lien externe
Moradidakhel, A. (2023). Enhancing Software Engineering Tasks with Intelligent Assistant Tools [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Moradidakhel, A., Desmarais, M. C., & Khomh, F. (2023). Dev2vec: Representing domain expertise of developers in an embedding space. Information and Software Technology, 159, 12 pages. Lien externe
Moradidakhel, A., Majdinasab, V., Nikanjam, A., Khomh, F., Desmarais, M. C., & Jiang, Z. M. (2023). GitHub Copilot AI pair programmer: Asset or Liability? Journal of Systems and Software, 203, 111734 (23 pages). Lien externe
Moradidakhel, A., Desmarais, M. C., & Khomh, F. (2022). Dev2vec: Representing Domain Expertise of Developers in an Embedding Space [Ensemble de données]. Lien externe
Moradidakhel, A., Desmarais, M. C., & Khomh, F. (juin 2021). Assessing developer expertise from the statistical distribution of programming syntax patterns [Communication écrite]. 25th Evaluation and Assessment in Software Engineering Conference (EASE 2021). Lien externe
