論文の概要: STACC: Code Comment Classification using SentenceTransformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13149v1
- Date: Sat, 25 Feb 2023 20:24:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-28 18:38:56.651085
- Title: STACC: Code Comment Classification using SentenceTransformers
- Title（参考訳）: STACC: 文変換器を用いたコードコメント分類
- Authors: Ali Al-Kaswan and Maliheh Izadi and Arie van Deursen
- Abstract要約: 本稿では,SentenceTransformers ベースのバイナリ分類器の集合 STACC を提案する。
それらは、NLBSEコードコメント分類ツールコンペティションデータセットでトレーニングされ、テストされている。
彼らはベースラインをかなり上回り、平均F1スコアは0.74であり、ベースラインは0.31であり、改善率は139%である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.438873396405334
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Code comments are a key resource for information about software artefacts.
Depending on the use case, only some types of comments are useful. Thus,
automatic approaches to classify these comments are proposed. In this work, we
address this need by proposing, STACC, a set of SentenceTransformers-based
binary classifiers. These lightweight classifiers are trained and tested on the
NLBSE Code Comment Classification tool competition dataset, and surpass the
baseline by a significant margin, achieving an average F1 score of 0.74 against
the baseline of 0.31, which is an improvement of 139%. A replication package,
as well as the models themselves, are publicly available.
- Abstract（参考訳）: コードコメントは、ソフトウェアアーチファクトに関する情報の鍵となるリソースである。
ユースケースによっては、いくつかのタイプのコメントだけが有用です。
そこで,これらのコメントを自動分類する手法を提案する。
本稿では、SentenceTransformersベースのバイナリ分類器であるSTACCを提案することで、このニーズに対処する。
これらの軽量分類器は、nlbseコードコメント分類ツール競合データセットでトレーニングおよびテストされ、ベースラインをかなりのマージンで上回り、ベースライン 0.31に対して平均的なf1スコア 0.74 となり、これは139%の改善である。
レプリケーションパッケージとモデル自体が公開されている。
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