論文の概要: A Full-fledged Commit Message Quality Checker Based on Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04797v1
• Date: Sat, 9 Sep 2023 13:43:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 16:17:21.433585
• Title: A Full-fledged Commit Message Quality Checker Based on Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習に基づく全文コミットメッセージ品質チェッカー
• Authors: David Farag\'o, Michael F\"arber, Christian Petrov
• Abstract要約: コミットメッセージ(CM)はバージョン管理の重要な部分です。 CMがどれだけうまく書かれているかを自動的に評価するプラクティスに適したツールは存在しない。 私たちは、これらのCM品質ルールをすべてチェックする、本格的なオープンソースフレームワークを開発しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2277343096128712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Commit messages (CMs) are an essential part of version control. By providing important context in regard to what has changed and why, they strongly support software maintenance and evolution. But writing good CMs is difficult and often neglected by developers. So far, there is no tool suitable for practice that automatically assesses how well a CM is written, including its meaning and context. Since this task is challenging, we ask the research question: how well can the CM quality, including semantics and context, be measured with machine learning methods? By considering all rules from the most popular CM quality guideline, creating datasets for those rules, and training and evaluating state-of-the-art machine learning models to check those rules, we can answer the research question with: sufficiently well for practice, with the lowest F$_1$ score of 82.9\%, for the most challenging task. We develop a full-fledged open-source framework that checks all these CM quality rules. It is useful for research, e.g., automatic CM generation, but most importantly for software practitioners to raise the quality of CMs and thus the maintainability and evolution speed of their software.
• Abstract（参考訳）: コミットメッセージ(CM)はバージョン管理の重要な部分です。 変更点と理由に関して重要なコンテキストを提供することで、ソフトウェアのメンテナンスと進化を強くサポートします。 しかし、良いCMを書くことは難しく、しばしば開発者は無視します。 今のところ、CMがどれだけうまく書かれているかを自動的に評価するプラクティスに適したツールは存在しません。 このタスクは難しいので、私たちは研究の質問に答える: セマンティクスやコンテキストを含むCMの品質は、機械学習の手法でどの程度測定できるのか? 最も人気のあるcm品質ガイドラインからのすべてのルールを考慮し、それらのルールのためのデータセットを作成し、それらのルールをチェックするために最先端の機械学習モデルをトレーニングし、評価することで、調査の質問に答えることができる: 実践に十分適しており、最も困難なタスクのために最低のf$_1$スコアが82.9\%である。 これらのCM品質ルールをすべてチェックできる、本格的なオープンソースフレームワークを開発しています。 これは、例えば自動CM生成などの研究に有用であるが、最も重要なことはソフトウェア実践者がCMの品質を高め、ソフトウェアの保守性と進化速度を高めることである。

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