A ML-LLM pairing for better code comment classification

📄 arXiv: 2310.10275v1 📥 PDF

作者: Hanna Abi Akl

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2023-10-13

备注: 10 pages, 2 figures, 2 tables, accepted for the Information Retrieval in Software Engineering track at the Forum for Information Retrieval Evaluation 2023

期刊: Information Retrieval in Software Engineering track at Forum for Information Retrieval Evaluation 2023

💡 一句话要点

提出ML-LLM配对以提升代码注释分类性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 代码注释分类 机器学习 大型语言模型 数据增强 性能提升

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的代码注释分类方法在准确性和数据利用上存在不足，难以有效评估注释的有用性。
  2. 方法要点：本文提出结合经典机器学习与大型语言模型生成数据的双重评估方法，以提升分类性能。
  3. 实验或效果：最佳模型在共享任务中获得第二名，宏F1分数达到88.401%，在LLM生成数据上提升了1.5%。

📝 摘要（中文）

在FIRE 2023的信息检索软件工程（IRSE）共享任务中，代码注释分类被定义为将代码片段与注释配对，并评估其对理解相关代码的有用性。本文通过算法和数据驱动的双重评估，比较了经典机器学习系统的性能，并利用大型语言模型（LLM）生成额外数据，以测量性能的潜在提升。我们的最佳模型在共享任务中获得第二名，在提供的种子数据上取得了88.401%的宏F1分数，并在LLM生成的数据上实现了1.5%的整体性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的具体问题是代码注释分类，即如何有效地将代码片段与其对应的注释进行配对，并评估注释的有用性。现有方法在处理复杂代码和多样化注释时，准确性和数据利用率较低，导致分类效果不佳。

核心思路：论文的核心解决思路是结合经典机器学习方法与大型语言模型（LLM）生成的数据，通过数据增强来提高模型的性能。这种设计旨在利用LLM的生成能力，弥补传统数据集的不足。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先，使用经典机器学习算法（如神经网络）进行初步分类；其次，通过LLM生成额外的训练数据，以增强模型的学习能力。整个流程包括数据准备、模型训练和性能评估三个阶段。

关键创新：最重要的技术创新点在于将LLM与传统机器学习方法相结合，形成了一种新的数据驱动的分类策略。这一方法与现有方法的本质区别在于，通过生成额外的数据来提升模型的泛化能力和分类准确性。

关键设计：在模型设计上，采用了特定的损失函数以优化分类效果，并在网络结构上进行了调整，以适应生成数据的特性。同时，模型的超参数设置经过多次实验验证，以确保最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，最佳模型在共享任务中获得第二名，宏F1分数达到88.401%。此外，利用LLM生成的数据使得整体性能提升了1.5%，展示了数据增强在代码注释分类中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软件工程中的代码审查、自动化文档生成以及智能编程助手等。通过提升代码注释分类的准确性，能够帮助开发者更好地理解和维护代码，提高软件开发的效率和质量。未来，该方法还可能扩展到其他领域，如自然语言处理和人机交互等。

📄 摘要（原文）

The "Information Retrieval in Software Engineering (IRSE)" at FIRE 2023 shared task introduces code comment classification, a challenging task that pairs a code snippet with a comment that should be evaluated as either useful or not useful to the understanding of the relevant code. We answer the code comment classification shared task challenge by providing a two-fold evaluation: from an algorithmic perspective, we compare the performance of classical machine learning systems and complement our evaluations from a data-driven perspective by generating additional data with the help of large language model (LLM) prompting to measure the potential increase in performance. Our best model, which took second place in the shared task, is a Neural Network with a Macro-F1 score of 88.401% on the provided seed data and a 1.5% overall increase in performance on the data generated by the LLM.