論文の概要: Explaining Explanation: An Empirical Study on Explanation in Code Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09020v2
- Date: Thu, 10 Oct 2024 16:58:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-11 14:29:04.842873
- 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, Walid Maalej, David Lo,
- Abstract要約: コードレビューで使用される説明の種類を調査し,Large Language Models(LLMs)の可能性を探る。
Gerrit氏から733のコードレビューコメントを抽出し、提案や説明、あるいはその両方を含むかどうかに基づいて、手動でラベル付けしました。
分析の結果、コメントの42%は説明のない提案しか含んでいないことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.005837826213416
- License:
- Abstract: Code reviews are central for software quality assurance. Ideally, reviewers should explain their feedback to enable authors of code changes to understand the feedback and act accordingly. Different developers might need different explanations in different contexts. Therefore, assisting this process first requires understanding the types of explanations reviewers usually provide. The goal of this paper is to study the types of explanations used in code reviews and explore the potential of Large Language Models (LLMs), specifically ChatGPT, in generating these specific types. We extracted 793 code review comments from Gerrit and manually labeled them based on whether they contained a suggestion, an explanation, or both. Our analysis shows that 42% of comments only include suggestions without explanations. We categorized the explanations into seven distinct types including rule or principle, similar examples, and future implications. When measuring their prevalence, we observed that some explanations are used differently by novice and experienced reviewers. Our manual evaluation shows that, when the explanation type is specified, ChatGPT can correctly generate the explanation in 88 out of 90 cases. This foundational work highlights the potential for future automation in code reviews, which can assist developers in sharing and obtaining different types of explanations as needed, thereby reducing back-and-forth communication.
- Abstract（参考訳）: コードレビューはソフトウェアの品質保証の中心です。
理想的には、レビュー担当者はフィードバックを説明して、コード変更の著者がフィードバックを理解し、それに従って行動できるようにしなければなりません。
異なる開発者は異なるコンテキストで異なる説明を必要とするかもしれません。
したがって、まずこのプロセスを支援するには、レビュアーが通常提供する説明のタイプを理解する必要がある。
本研究の目的は,コードレビューで使用される説明のタイプについて検討し,特にChatGPTにおけるLarge Language Models(LLMs)の可能性を探ることである。
Gerrit氏から733のコードレビューコメントを抽出し、提案や説明、あるいはその両方を含むかどうかに基づいて、手動でラベル付けしました。
分析の結果、コメントの42%は説明のない提案しか含んでいないことがわかった。
説明はルールや原則,類似した例,将来的な意味など,7つの異なるタイプに分類した。
それらの有病率を測定する際には,初級者や経験者による説明の相違が観察された。
手動による評価の結果,90例中88例において,ChatGPTが正しく説明を生成できることが確認された。
この基本的な作業は、コードレビューにおける将来的な自動化の可能性を強調し、開発者が必要に応じてさまざまなタイプの説明を共有し、入手するのを支援し、バック・アンド・フォー・フォー・コミュニケーションを減らす。
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