論文の概要: Towards Understanding and Analyzing Rationale in Commit Messages using a
Knowledge Graph Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03358v1
- Date: Mon, 4 Sep 2023 13:28:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 16:30:08.346514
- Title: Towards Understanding and Analyzing Rationale in Commit Messages using a
Knowledge Graph Approach
- Title（参考訳）: 知識グラフアプローチを用いたコミットメッセージにおけるリズムの理解と分析
- Authors: Mouna Dhaouadi, Bentley James Oakes, Michalis Famelis
- Abstract要約: 我々は現在進行中のkantara end-to-end rationale Restruction Pipelineについて紹介する。
また、LinuxカーネルのOut-of-Memoryコンポーネントの実行例用にラベル付きデータセットを作成する作業も行います。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.450261153230204
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Extracting rationale information from commit messages allows developers to
better understand a system and its past development. Here we present our
ongoing work on the Kantara end-to-end rationale reconstruction pipeline to a)
structure rationale information in an ontologically-based knowledge graph, b)
extract and classify this information from commits, and c) produce analysis
reports and visualizations for developers. We also present our work on creating
a labelled dataset for our running example of the Out-of-Memory component of
the Linux kernel. This dataset is used as ground truth for our evaluation of
NLP classification techniques which show promising results, especially the
multi-classification technique XGBoost.
- Abstract（参考訳）: コミットメッセージから合理的な情報を抽出することで、開発者はシステムとその過去の開発をよりよく理解できる。
ここでは,kantara end-to-end rationale reconstruction pipelineについて紹介する。
a) オントロジに基づく知識グラフにおける情報の合理的な構造
b) この情報をコミットから抽出し、分類し、
c) 開発者のために分析レポートと可視化を作成する。
また、LinuxカーネルのOut-of-Memoryコンポーネントの実行例用にラベル付きデータセットを作成する作業も行います。
このデータセットは,有望な結果を示すNLP分類手法,特にマルチ分類手法XGBoostの評価のための基礎的真実として使用される。
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