LLM-Aided Customizable Profiling of Code Data Based On Programming Language Concepts

📄 arXiv: 2503.15571v1 📥 PDF

作者: Pankaj Thorat, Adnan Qidwai, Adrija Dhar, Aishwariya Chakraborty, Anand Eswaran, Hima Patel, Praveen Jayachandran

分类: cs.SE, cs.ET, cs.IR, cs.LG, cs.PL

发布日期: 2025-03-19

备注: 21 pages

💡 一句话要点

提出LLM辅助的代码数据剖析方法，提升代码LLM的数据质量

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

关键词: 代码数据剖析 大型语言模型 编程语言概念 句法提取 语义分类 数据质量 代码LLM

📋 核心要点

  1. 现有代码数据剖析方法难以有效提取不同编程语言的句法和语义信息，限制了代码LLM的数据质量。
  2. 该论文提出一种LLM辅助的代码数据剖析方法，利用LLM学习规则，提取句法和语义概念。
  3. 实验结果表明，该方法在句法提取和语义分类方面均取得了较高的准确率，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

数据剖析在机器学习中至关重要，它能生成描述性统计信息，支持更深入的理解以及数据估值和管理等下游任务。本研究针对大型语言模型（code-LLM）的代码数据集进行剖析，因为数据质量直接影响代码生成和摘要等任务。通过编程语言概念来表征代码数据集，可以实现更好的洞察和有针对性的数据管理。我们提出的方法将代码数据剖析分解为两个阶段：（1）离线阶段，利用LLM来推导和学习提取各种编程语言（包括以前未见过的或低资源语言）的句法和语义概念的规则；（2）在线确定性阶段，应用这些导出的规则进行高效的实时分析。这种混合方法是可定制的，可扩展到新的句法和语义结构，并且可扩展到多种语言。实验表明，我们的LLM辅助方法在句法提取规则方面实现了90.33%的平均准确率，在语义分类方面，跨语言和语义概念的平均准确率分别为80%和77%。

🔬 方法详解

问题定义：现有代码数据剖析方法在处理多种编程语言，特别是低资源语言时，难以准确提取代码的句法和语义信息。这导致代码LLM训练数据质量不高，影响其代码生成和理解能力。现有的方法通常依赖于人工定义的规则或统计方法，泛化能力较差，难以适应快速发展的编程语言生态。

核心思路：该论文的核心思路是利用LLM的强大语言理解和生成能力，自动学习代码的句法和语义规则。通过让LLM学习不同编程语言的代码示例，可以获得更具泛化性和适应性的规则，从而提高代码数据剖析的准确性和效率。这种方法避免了人工定义规则的繁琐和局限性。

技术框架：该方法包含两个主要阶段：离线规则学习阶段和在线数据剖析阶段。在离线阶段，首先构建一个包含多种编程语言代码示例的数据集。然后，利用LLM学习从代码中提取句法和语义概念的规则。在在线阶段，将学习到的规则应用于新的代码数据集，进行实时的句法和语义分析。整个框架是可定制的，可以根据需要添加新的编程语言和概念。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用LLM自动学习代码剖析规则。与传统的基于人工规则或统计方法相比，这种方法具有更强的泛化能力和适应性，可以处理多种编程语言，包括低资源语言。此外，该方法采用混合架构，将LLM的推理能力与确定性规则的应用相结合，实现了效率和准确性的平衡。

关键设计：在离线规则学习阶段，使用了prompt engineering技术来指导LLM学习。具体来说，设计了特定的prompt，要求LLM从代码示例中提取句法和语义概念，并生成相应的规则。在在线数据剖析阶段，使用了高效的确定性算法来应用学习到的规则。此外，还设计了评估指标来衡量句法提取和语义分类的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该LLM辅助方法在句法提取规则方面实现了90.33%的平均准确率。在语义分类方面，跨语言和语义概念的平均准确率分别为80%和77%。这些结果表明，该方法能够有效地提取代码的句法和语义信息，显著优于传统方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于代码LLM的训练数据准备、代码质量评估、软件漏洞检测等领域。通过提高代码数据的质量，可以提升代码LLM的代码生成、代码理解和代码修复能力。此外，该方法还可以用于构建更智能的代码搜索引擎和代码推荐系统，提高软件开发的效率。

📄 摘要（原文）

Data profiling is critical in machine learning for generating descriptive statistics, supporting both deeper understanding and downstream tasks like data valuation and curation. This work addresses profiling specifically in the context of code datasets for Large Language Models (code-LLMs), where data quality directly influences tasks such as code generation and summarization. Characterizing code datasets in terms of programming language concepts enables better insights and targeted data curation. Our proposed methodology decomposes code data profiling into two phases: (1) an offline phase where LLMs are leveraged to derive and learn rules for extracting syntactic and semantic concepts across various programming languages, including previously unseen or low-resource languages, and (2) an online deterministic phase applying these derived rules for efficient real-time analysis. This hybrid approach is customizable, extensible to new syntactic and semantic constructs, and scalable to multiple languages. Experimentally, our LLM-aided method achieves a mean accuracy of 90.33% for syntactic extraction rules and semantic classification accuracies averaging 80% and 77% across languages and semantic concepts, respectively.