論文の概要: DACOS-A Manually Annotated Dataset of Code Smells

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08729v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 16:13:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 13:03:22.456008
• Title: DACOS-A Manually Annotated Dataset of Code Smells
• Title（参考訳）: DACOS - コードスメルのマニュアルアノテーション付きデータセット
• Authors: Himesh Nandani, Mootez Saad, Tushar Sharma
• Abstract要約: 5,192のコードスニペットに対して10,267のアノテーションを含む手動注釈付きデータセットであるDACOSを提案する。 データセットは、多面的抽象化、複雑なメソッド、長いパラメータリストという、粒度の異なる3種類のコードの臭いをターゲットとしています。 私たちは、アノテーションがスニペットを1つずつ見てマークし、提供されたアノテーションを記録するのを助けるWebアプリケーションであるTagManを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.753388560240438
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Researchers apply machine-learning techniques for code smell detection to counter the subjectivity of many code smells. Such approaches need a large, manually annotated dataset for training and benchmarking. Existing literature offers a few datasets; however, they are small in size and, more importantly, do not focus on the subjective code snippets. In this paper, we present DACOS, a manually annotated dataset containing 10,267 annotations for 5,192 code snippets. The dataset targets three kinds of code smells at different granularity: multifaceted abstraction, complex method, and long parameter list. The dataset is created in two phases. The first phase helps us identify the code snippets that are potentially subjective by determining the thresholds of metrics used to detect a smell. The second phase collects annotations for potentially subjective snippets. We also offer an extended dataset DACOSX that includes definitely benign and definitely smelly snippets by using the thresholds identified in the first phase. We have developed TagMan, a web application to help annotators view and mark the snippets one-by-one and record the provided annotations. We make the datasets and the web application accessible publicly. This dataset will help researchers working on smell detection techniques to build relevant and context-aware machine-learning models.
• Abstract（参考訳）: 研究者は、多くのコードの臭いの主観性に対抗するために、コードの臭い検出に機械学習技術を適用する。 このようなアプローチでは、トレーニングとベンチマークのために、大規模な手動のアノテートデータセットが必要です。 既存の文献にはいくつかのデータセットがあるが、サイズは小さく、より重要なのは、主観的なコードスニペットに集中しないことだ。 本稿では,5,192個のコードスニペットに対して10,267個のアノテーションを含む手動注釈付きデータセットであるDACOSを提案する。 データセットは、多面的な抽象化、複雑なメソッド、長いパラメータリストの3種類のコードの臭いをターゲットとしている。 データセットは2つのフェーズで作成されます。 第1フェーズは、臭いを検出するために使用されるメトリクスのしきい値を決定することで、潜在的に主観的なコードスニペットを特定するのに役立ちます。 第2フェーズでは、潜在的な主観的なスニペットに対するアノテーションを収集する。 また、第1フェーズで特定された閾値を使用して、確実に良質で確実に臭いスニペットを含む拡張データセットDACOSXも提供します。 私たちは、アノテーションがスニペットを1つずつ見てマークし、提供されたアノテーションを記録するのを助けるWebアプリケーションであるTagManを開発した。 私たちはデータセットとwebアプリケーションをパブリックアクセス可能にします。 このデータセットは、臭い検出技術に取り組んでいる研究者が関連する、コンテキスト対応の機械学習モデルを構築するのに役立つ。

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