論文の概要: Empirical Analysis on Effectiveness of NLP Methods for Predicting Code Smell

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04656v1
• Date: Sun, 8 Aug 2021 12:10:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-11 14:28:30.178343
• Title: Empirical Analysis on Effectiveness of NLP Methods for Predicting Code Smell
• Title（参考訳）: コードスメル予測におけるNLP法の有効性に関する実証分析
• Authors: Himanshu Gupta, Abhiram Anand Gulanikar, Lov Kumar and Lalita Bhanu Murthy Neti
• Abstract要約: コードの臭いは、システムに固有の問題の表面的な指標である。 629パッケージ上に3つのExtreme機械学習マシンカーネルを使用して、8つのコードの臭いを識別します。 以上の結果から,放射基底関数型カーネルは,平均98.52の精度で3つのカーネル法のうち最高の性能を発揮することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2973778921083357
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A code smell is a surface indicator of an inherent problem in the system, most often due to deviation from standard coding practices on the developers part during the development phase. Studies observe that code smells made the code more susceptible to call for modifications and corrections than code that did not contain code smells. Restructuring the code at the early stage of development saves the exponentially increasing amount of effort it would require to address the issues stemming from the presence of these code smells. Instead of using traditional features to detect code smells, we use user comments to manually construct features to predict code smells. We use three Extreme learning machine kernels over 629 packages to identify eight code smells by leveraging feature engineering aspects and using sampling techniques. Our findings indicate that the radial basis functional kernel performs best out of the three kernel methods with a mean accuracy of 98.52.
• Abstract（参考訳）: コードの臭いはシステム固有の問題の表面的な指標であり、ほとんどの場合、開発フェーズにおいて、開発者の標準的なコーディングプラクティスから逸脱している。 研究によると、コードの臭いは、コードの臭いを含まないコードよりも、コードに修正や修正を呼びかけるのに敏感だった。 開発初期段階のコードの再構成は、コードの臭いの存在によって引き起こされる問題に対処するために、指数関数的に増加する労力を削減します。 従来の機能を使ってコードの臭いを検知する代わりに、ユーザコメントを使って手動でコードの臭いを予測します。 629パッケージ以上の3つの極端な機械学習マシンカーネルを使用して、8つのコードの臭いを識別します。 以上の結果から,ラジアル基底関数型カーネルは,平均98.52の精度で3つのカーネル法のうち最も優れた性能を示すことがわかった。

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