論文の概要: Leveraging Deep Learning for Abstractive Code Summarization of Unofficial Documentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15015v3
• Date: Wed, 15 Nov 2023 21:33:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 18:32:27.514917
• Title: Leveraging Deep Learning for Abstractive Code Summarization of Unofficial Documentation
• Title（参考訳）: 非公式文書の抽象的コード要約のための深層学習の活用
• Authors: AmirHossein Naghshzan, Latifa Guerrouj, Olga Baysal
• Abstract要約: 本稿では,StackOverflowで議論されているAPIの要約を生成するために,BARTアルゴリズムを用いた自動アプローチを提案する。 ROUGEとBLEUのメトリクスを用いて,人間生成サマリーのオラクルを構築し,それに対するアプローチを評価した。 その結果, ディープラーニングアルゴリズムを用いることで, 要約の質が向上し, 精度が平均で57パーセント向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1816942730023887
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Usually, programming languages have official documentation to guide developers with APIs, methods, and classes. However, researchers identified insufficient or inadequate documentation examples and flaws with the API's complex structure as barriers to learning an API. As a result, developers may consult other sources (StackOverflow, GitHub, etc.) to learn more about an API. Recent research studies have shown that unofficial documentation is a valuable source of information for generating code summaries. We, therefore, have been motivated to leverage such a type of documentation along with deep learning techniques towards generating high-quality summaries for APIs discussed in informal documentation. This paper proposes an automatic approach using the BART algorithm, a state-of-the-art transformer model, to generate summaries for APIs discussed in StackOverflow. We built an oracle of human-generated summaries to evaluate our approach against it using ROUGE and BLEU metrics which are the most widely used evaluation metrics in text summarization. Furthermore, we evaluated our summaries empirically against a previous work in terms of quality. Our findings demonstrate that using deep learning algorithms can improve summaries' quality and outperform the previous work by an average of %57 for Precision, %66 for Recall, and %61 for F-measure, and it runs 4.4 times faster.
• Abstract（参考訳）: 通常、プログラミング言語には、API、メソッド、クラスで開発者をガイドする公式ドキュメントがある。 しかし研究者たちは、APIを学ぶための障壁として、APIの複雑な構造に関する不十分で不十分なドキュメント例と欠陥を特定した。 その結果、開発者はAPIについて詳しく知るために他のソース(StackOverflow、GitHubなど)を参照することができる。 近年の研究では、非公式な文書がコード要約を生成する貴重な情報源であることが示されている。 そこで我々は,このようなドキュメンテーションと深層学習技術を活用して,非公式なドキュメンテーションで議論されたAPIの高品質な要約を生成する動機付けを行った。 本稿では,StackOverflowで議論されているAPIの要約を生成するために,最先端のトランスフォーマーモデルであるBARTアルゴリズムを用いた自動アプローチを提案する。 我々は,テキスト要約において最も広く利用されている評価指標であるROUGEとBLEUを用いて,そのアプローチを評価するために,人為的な要約のオラクルを構築した。 さらに,前回の作業に対して,品質の観点から経験的に要約を評価した。 以上の結果から,深層学習アルゴリズムを用いることで,要約の質が向上し,精度が平均 %57,リコールが %66,f-measure が %61 となり,動作速度が4.4 倍速くなった。

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