A study of the impact of generative AI-based data augmentation on software metadata classification
作者: Tripti Kumari, Chakali Sai Charan, Ayan Das
分类: cs.SE, cs.AI, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2023-10-14
💡 一句话要点
提出基于生成式AI的数据增强方法以提升软件元数据分类效果
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生成式AI 数据增强 软件元数据 机器学习 代码注释
📋 核心要点
- 现有方法在代码与注释对的有用性预测上存在准确性不足的问题，尤其是在数据量有限的情况下。
- 论文提出了一种基于生成式AI的数据增强框架，通过神经上下文表示训练模型，以提高代码-注释对的预测能力。
- 实验结果显示，系统在F1-score上较基线提升4%，验证了生成数据的有效性和质量。
📝 摘要（中文）
本文介绍了来自印度理工学院（ISM）达汉巴德团队在FIRE IRSE 2023共享任务1中提交的系统，该任务旨在自动预测代码与注释对的有用性，以及大型语言模型（LLM）生成的数据对原始基础数据的影响。我们开发了一个框架，通过训练基于神经上下文表示的机器学习模型，来预测代码-注释对的有用性，并分析LLM生成数据与基础数据的性能。在官方评估中，我们的系统在F1-score上较基线提高了4%，并提升了生成数据的质量。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决代码与注释对的有用性预测问题，现有方法在数据稀缺情况下表现不佳，导致预测准确性不足。
核心思路：通过引入大型语言模型生成的数据，结合神经上下文表示，增强训练数据集，从而提高模型对代码-注释对的有用性预测能力。
技术框架：整体框架包括数据收集、生成数据的构建、模型训练和性能评估四个主要模块。首先，收集原始代码与注释对，然后利用LLM生成额外的注释数据，最后训练机器学习模型并进行评估。
关键创新：最重要的创新在于利用生成式AI技术增强训练数据，显著提升了模型的预测性能，与传统方法相比，能够更好地处理稀缺数据问题。
关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数以优化预测准确性，并使用了深度学习中的神经网络结构来捕捉代码与注释之间的复杂关系。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提系统在F1-score上较基线提高了4%，显示出生成式AI增强数据的有效性。此外，生成数据的质量也得到了显著提升，证明了该方法在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括软件开发工具、代码审查系统和自动化文档生成等。通过提升代码与注释对的有用性预测能力，能够帮助开发者更高效地理解和维护代码，提高软件开发的整体质量和效率。未来，该方法还可以扩展到其他类型的文本数据处理任务中。
📄 摘要（原文）
This paper presents the system submitted by the team from IIT(ISM) Dhanbad in FIRE IRSE 2023 shared task 1 on the automatic usefulness prediction of code-comment pairs as well as the impact of Large Language Model(LLM) generated data on original base data towards an associated source code. We have developed a framework where we train a machine learning-based model using the neural contextual representations of the comments and their corresponding codes to predict the usefulness of code-comments pair and performance analysis with LLM-generated data with base data. In the official assessment, our system achieves a 4% increase in F1-score from baseline and the quality of generated data.