論文の概要: Explaining Explanation: An Empirical Study on Explanation in Code
Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09020v1
- Date: Wed, 15 Nov 2023 15:08:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-16 15:31:06.104070
- Title: Explaining Explanation: An Empirical Study on Explanation in Code
Reviews
- Title（参考訳）: 説明の説明:コードレビューにおける説明の実証的研究
- Authors: Ratnadira Widyasari, Ting Zhang, Abir Bouraffa, David Lo
- Abstract要約: この研究は、コードレビューで使用される説明の種類を初めて分析した。
それらの有用性に基づいてコードレビューを分析し,それらに説明,解決,あるいは提案された解と説明の両方が含まれているかに基づいてラベル付けした。
大規模な言語モデル、特にChatGPTを使用して、開発者が好みに合ったコードレビュー説明を得るのを支援します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.934219954530755
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Code review is an important process for quality assurance in software
development. For an effective code review, the reviewers must explain their
feedback to enable the authors of the code change to act on them. However, the
explanation needs may differ among developers, who may require different types
of explanations. It is therefore crucial to understand what kind of
explanations reviewers usually use in code reviews. To the best of our
knowledge, no study published to date has analyzed the types of explanations
used in code review. In this study, we present the first analysis of
explanations in useful code reviews. We extracted a set of code reviews based
on their usefulness and labeled them based on whether they contained an
explanation, a solution, or both a proposed solution and an explanation
thereof.
Based on our analysis, we found that a significant portion of the code review
comments (46%) only include solutions without providing an explanation. We
further investigated the remaining 54% of code review comments containing an
explanation and conducted an open card sorting to categorize the reviewers'
explanations. We distilled seven distinct categories of explanations based on
the expression forms developers used. Then, we utilize large language models,
specifically ChatGPT, to assist developers in getting a code review explanation
that suits their preferences. Specifically, we created prompts to transform a
code review explanation into a specific type of explanation. Our evaluation
results show that ChatGPT correctly generated the specified type of explanation
in 88/90 cases and that 89/90 of the cases have the correct explanation.
Overall, our study provides insights into the types of explanations that
developers use in code review and showcases how ChatGPT can be leveraged during
the code review process to generate a specific type of explanation.
- Abstract（参考訳）: コードレビューは、ソフトウェア開発における品質保証の重要なプロセスである。
効果的なコードレビューのために、レビュアーはフィードバックを説明して、コード変更の著者が彼らに対して行動できるようにしなければならない。
しかし、この説明は、異なるタイプの説明を必要とする開発者の間で異なるかもしれない。
したがって、コードレビューでレビュアーが一般的に使用する説明の種類を理解することが重要です。
私たちの知る限りでは、コードレビューで使用される説明のタイプを分析した研究は、これまで行われていない。
本研究では,コードレビューにおける説明の初回分析について述べる。
我々は,それらの有用性に基づいてコードレビューを抽出し,それらに説明,解決,あるいは提案された解と説明の両方が含まれているかに基づいてラベル付けした。
分析の結果,コードレビューコメントのかなりの部分(46%)には,説明書を使わずにソリューションが含まれていることが分かりました。
さらに、説明を含むコードレビューコメントの残りの54%を調査し、レビュアーの説明を分類するためにオープンカードソートを行った。
使用する表現形式に基づいて,7つの異なる説明カテゴリを蒸留した。
次に、大規模な言語モデル、特にChatGPTを使用して、開発者が好みに合ったコードレビュー説明を得るのを支援します。
具体的には、コードレビューの説明を特定のタイプの説明に変換するプロンプトを作成しました。
以上の結果から,ChatGPTは88/90例の特定タイプの説明を正しく生成し,89/90例の正しい説明が得られた。
全体として、コードレビューで開発者が使用する説明の種類に関する洞察を提供し、コードレビュープロセス中にChatGPTをどのように活用して、特定のタイプの説明を生成するかを示す。
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