Generative AI for Software Metadata: Overview of the Information Retrieval in Software Engineering Track at FIRE 2023
作者: Srijoni Majumdar, Soumen Paul, Debjyoti Paul, Ayan Bandyopadhyay, Samiran Chattopadhyay, Partha Pratim Das, Paul D Clough, Prasenjit Majumder
分类: cs.SE, cs.AI, cs.IR
发布日期: 2023-10-27
备注: Overview Paper of the Information Retrieval of Software Engineering Track at the Forum for Information Retrieval, 2023
💡 一句话要点
提出基于生成式AI的代码评论自动评估方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生成式AI 代码评论评估 机器学习 信息检索 软件工程 自动化测试 开源项目
📋 核心要点
- 现有方法在代码评论的自动评估上存在准确性不足和偏差问题，难以有效区分有用与无用评论。
- 论文提出了一种基于机器学习的框架，通过人类和大型语言模型生成的标签来自动评估代码评论的有用性。
- 实验结果显示，56个实验的F1-Score表现良好，且使用大型语言模型生成的标签在减少过拟合方面具有优势。
📝 摘要（中文）
信息检索在软件工程（IRSE）轨道旨在开发基于人类和大型语言模型生成标签的机器学习框架，以实现代码评论的自动评估。该轨道包含二分类任务，将评论分为有用和无用。数据集由9048条代码评论及其周围的代码片段对组成，来源于开源GitHub C语言项目，并且还有团队使用大型语言模型单独生成的数据集。共提交了56个实验，由来自不同大学和软件公司的17个团队完成。评估采用F1-Score进行定量分析，并基于特征类型、使用的监督学习模型及其超参数进行定性分析。虽然大型语言模型生成的标签增加了预测模型的偏差，但却减少了过拟合的结果。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决代码评论自动评估中的准确性不足和偏差问题，现有方法难以有效区分有用和无用的评论，影响软件开发的效率和质量。
核心思路：论文的核心思路是利用人类和大型语言模型生成的标签，构建一个机器学习框架来自动评估代码评论的有用性，从而提高评估的准确性和效率。
技术框架：整体架构包括数据收集、标签生成、模型训练和评估四个主要模块。数据集由开源项目中的代码评论和代码片段组成，模型通过监督学习进行训练，并使用F1-Score进行评估。
关键创新：最重要的技术创新在于结合人类和大型语言模型生成的标签，尽管增加了模型的偏差，但有效减少了过拟合现象，与传统方法相比，提升了模型的泛化能力。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的超参数设置和损失函数，以优化模型的性能。此外，特征选择和模型架构的设计也经过精心调整，以适应代码评论的特性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，56个实验的F1-Score表现优异，且使用大型语言模型生成的标签在减少过拟合方面表现出明显优势。具体的性能数据和对比基线未在摘要中详细列出，需参考完整论文以获取更多信息。
🎯 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测试框架。通过提高代码评论的自动评估能力，可以有效提升软件工程的效率，减少人工审核的工作量，进而推动软件开发的智能化进程。
📄 摘要（原文）
The Information Retrieval in Software Engineering (IRSE) track aims to develop solutions for automated evaluation of code comments in a machine learning framework based on human and large language model generated labels. In this track, there is a binary classification task to classify comments as useful and not useful. The dataset consists of 9048 code comments and surrounding code snippet pairs extracted from open source github C based projects and an additional dataset generated individually by teams using large language models. Overall 56 experiments have been submitted by 17 teams from various universities and software companies. The submissions have been evaluated quantitatively using the F1-Score and qualitatively based on the type of features developed, the supervised learning model used and their corresponding hyper-parameters. The labels generated from large language models increase the bias in the prediction model but lead to less over-fitted results.