ReSyn: A Generalized Recursive Regular Expression Synthesis Framework

Paper ID: 2603.24624 • 0 Upvotes

Programming-By-Example Regular Expression Synthesis Divide-and-Conquer Benchmark

ReSyn: A Generalized Recursive Regular Expression Synthesis Framework

📝 핵심 요약

복잡한 정규표현식 합성 문제를 분할 정복 방식으로 해결하여 성능을 극대화한 범용 프레임워크 ReSyn

📖 상세 내용

기존의 Programming-By-Example(PBE) 시스템은 중첩이나 합집합 연산이 빈번한 실제 환경의 복잡한 정규표현식 합성에서 성능 저하 문제를 겪습니다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 복잡한 합성 문제를 관리 가능한 하위 문제로 분해하는 분할 정복 방식의 ReSyn 프레임워크를 제안합니다. 또한 예시 데이터의 순열 불변성을 활용하는 파라미터 효율적인 합성기인 Set2Regex를 함께 도입했습니다. 실험 결과, ReSyn은 다양한 합성기들의 정확도를 크게 향상시켰습니다. 특히 Set2Regex와 결합했을 때 도전적인 실무 벤치마크에서 새로운 SOTA(State-of-the-art)를 달립을 입증했습니다.

🔑 주요 내용 (Key Points)

복잡한 정규표현식 문제를 하위 문제로 분해하는 분할 정복(Divide-and-conquer) 프레임워크 제안
예시의 순열 불변성을 고려하여 효율성을 높인 Set2Regex 합성기 개발
기존 합성기들과 결합 가능한 범용적(Synthesizer-agnostic) 구조 설계

💡 실무적 가치 (Relevance)

실제 복잡한 패턴 매칭 규칙을 자동 생성해야 하는 개발 환경에서, 단순한 예시를 넘어 구조적으로 복잡한 정규표현식을 정확하게 생성할 수 있는 기술적 토대를 제공합니다.

✅ 추천 액션 (Actionable Items)

제공된 GitHub 소스코드를 통해 복잡한 중첩 구조의 정규표현식 생성 테스트
기존에 사용하던 정규표현식 합성 엔진에 ReSyn 프레임워크를 결합하여 성능 변화 측정
Set2Regex의 파라미터 효율성이 실제 대규모 데이터셋에서 어떻게 작동하는지 검증

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