論文の概要: From Commit Message Generation to History-Aware Commit Message Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07655v1
• Date: Tue, 15 Aug 2023 09:10:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 13:32:22.886458
• Title: From Commit Message Generation to History-Aware Commit Message Completion
• Title（参考訳）: コミットメッセージ生成から履歴対応コミットメッセージ補完へ
• Authors: Aleksandra Eliseeva, Yaroslav Sokolov, Egor Bogomolov, Yaroslav Golubev, Danny Dig, Timofey Bryksin
• Abstract要約: コミットメッセージ生成からコミットメッセージ補完に焦点を移すことができれば、結果のコミットメッセージの品質と個人的な性質を大幅に改善できる、と私たちは論じています。 既存のデータセットには履歴データがないため、20のプログラミング言語で107万のコミットを含むCommitChronicleと呼ばれる新しいデータセットを収集、共有しています。 以上の結果から,コミットメッセージ補完は生成よりも優れた結果を示し,一般的にはGPT-3.5-turboはより悪い性能を示すが,長大かつ詳細なメッセージの可能性を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.175498083165884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Commit messages are crucial to software development, allowing developers to track changes and collaborate effectively. Despite their utility, most commit messages lack important information since writing high-quality commit messages is tedious and time-consuming. The active research on commit message generation (CMG) has not yet led to wide adoption in practice. We argue that if we could shift the focus from commit message generation to commit message completion and use previous commit history as additional context, we could significantly improve the quality and the personal nature of the resulting commit messages. In this paper, we propose and evaluate both of these novel ideas. Since the existing datasets lack historical data, we collect and share a novel dataset called CommitChronicle, containing 10.7M commits across 20 programming languages. We use this dataset to evaluate the completion setting and the usefulness of the historical context for state-of-the-art CMG models and GPT-3.5-turbo. Our results show that in some contexts, commit message completion shows better results than generation, and that while in general GPT-3.5-turbo performs worse, it shows potential for long and detailed messages. As for the history, the results show that historical information improves the performance of CMG models in the generation task, and the performance of GPT-3.5-turbo in both generation and completion.
• Abstract（参考訳）: コミットメッセージはソフトウェア開発に不可欠であり、開発者は変更を追跡し、効果的に協力することができる。 ユーティリティにもかかわらず、ほとんどのコミットメッセージは、高品質なコミットメッセージを書くのは面倒で時間を要するため、重要な情報がない。 コミットメッセージ生成(CMG)に関する活発な研究は、実際に広く採用されているわけではない。 コミットメッセージ生成からコミットメッセージ補完に重点を移し、以前のコミット履歴を追加コンテキストとして使用できれば、コミットメッセージの品質と個人的な性質が大幅に向上する、と私たちは主張しています。 本稿では,これら2つの新しいアイデアを提案し,評価する。 既存のデータセットには履歴データがないため、20言語にわたる107万のコミットを含むCommitChronicleと呼ばれる新しいデータセットを収集、共有しています。 本データセットを用いて,現状のCMGモデルとGPT-3.5-turboの完成状況と過去の文脈の有用性を評価する。 以上の結果から,コミットメッセージ補完は生成よりも優れた結果を示し,一般的にはGPT-3.5-turboはより悪い性能を示すが,長大かつ詳細なメッセージの可能性を示唆している。 歴史的情報により, 生成タスクにおけるCMGモデルの性能が向上し, 生成と完了の両方においてGPT-3.5-turboの性能が向上することを示す。

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