論文の概要: Code Review Automation: Strengths and Weaknesses of the State of the Art
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05136v1
- Date: Wed, 10 Jan 2024 13:00:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-11 14:44:30.200667
- Title: Code Review Automation: Strengths and Weaknesses of the State of the Art
- Title（参考訳）: コードレビュー自動化:最先端の強みと弱み
- Authors: Rosalia Tufano, Ozren Dabi\'c, Antonio Mastropaolo, Matteo Ciniselli,
and Gabriele Bavota
- Abstract要約: 3つのコードレビュー自動化技術は、この論文で説明した2つのタスクで成功するか失敗する傾向があります。
この研究は質的な焦点が強く、正確な予測と間違った予測の分析に105時間のマニュアルインスペクションが費やされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.313783664862923
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The automation of code review has been tackled by several researchers with
the goal of reducing its cost. The adoption of deep learning in software
engineering pushed the automation to new boundaries, with techniques imitating
developers in generative tasks, such as commenting on a code change as a
reviewer would do or addressing a reviewer's comment by modifying code. The
performance of these techniques is usually assessed through quantitative
metrics, e.g., the percentage of instances in the test set for which correct
predictions are generated, leaving many open questions on the techniques'
capabilities. For example, knowing that an approach is able to correctly
address a reviewer's comment in 10% of cases is of little value without knowing
what was asked by the reviewer: What if in all successful cases the code change
required to address the comment was just the removal of an empty line? In this
paper we aim at characterizing the cases in which three code review automation
techniques tend to succeed or fail in the two above-described tasks. The study
has a strong qualitative focus, with ~105 man-hours of manual inspection
invested in manually analyzing correct and wrong predictions generated by the
three techniques, for a total of 2,291 inspected predictions. The output of
this analysis are two taxonomies reporting, for each of the two tasks, the
types of code changes on which the experimented techniques tend to succeed or
to fail, pointing to areas for future work. A result of our manual analysis was
also the identification of several issues in the datasets used to train and
test the experimented techniques. Finally, we assess the importance of
researching in techniques specialized for code review automation by comparing
their performance with ChatGPT, a general purpose large language model, finding
that ChatGPT struggles in commenting code as a human reviewer would do.
- Abstract（参考訳）: コードレビューの自動化は、コスト削減を目的として、いくつかの研究者によって取り組まれている。
ソフトウェアエンジニアリングにおけるディープラーニングの採用によって、開発者の生成的なタスクを模倣するテクニックや、レビュアーが行うようなコード変更へのコメント、コード修正によるレビュアーのコメントへの対処といった、新たな境界への自動化が進められた。
これらのテクニックのパフォーマンスは、例えば、正しい予測が生成されるテストセットのインスタンスの割合など、定量的なメトリクスによって評価され、多くのオープン質問がテクニックの能力に残される。
例えば、10%のケースでレビューアのコメントに正しく対処できるアプローチを知っていれば、レビューアから何を聞いたのかを知らずに、ほとんど価値がない。
本稿では、上記の2つのタスクにおいて、3つのコードレビュー自動化技術が成功または失敗する傾向にあるケースを特徴付けることを目的とする。
3つの手法によって生成された正しい予測と間違った予測を手作業で分析し、合計2,291件の検査された予測を手作業で分析する。
この分析のアウトプットは2つの分類法であり、それぞれのタスクに対して、実験されたテクニックが成功するか失敗する傾向にあるコードのタイプが、将来の作業の領域を指し示している。
手動分析の結果、実験されたテクニックのトレーニングとテストに使用されるデータセットのいくつかの問題も特定できた。
最後に、コードレビュー自動化に特化した技術の研究の重要性を、汎用の大規模言語モデルであるChatGPTと比較し、ChatGPTが人間のレビュアーとしてコードにコメントするのに苦労していることを見出した。
関連論文リスト
- Understanding Code Understandability Improvements in Code Reviews [79.16476505761582]
GitHub上のJavaオープンソースプロジェクトからの2,401のコードレビューコメントを分析した。
改善提案の83.9%が承認され、統合され、1%未満が後に復活した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-29T12:21:23Z) - Predicting Expert Evaluations in Software Code Reviews [8.012861163935904]
本稿では,その複雑さや主観性から回避されるコードレビューの側面を自動化するアルゴリズムモデルを提案する。
手作業によるレビューを置き換える代わりに、私たちのモデルは、レビュアーがより影響力のあるタスクに集中するのに役立つ洞察を追加します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-23T16:01:52Z) - Leveraging Reviewer Experience in Code Review Comment Generation [11.224317228559038]
私たちは、自然言語のコードレビューを提供する際に、人間のレビュアーを模倣するためにディープラーニングモデルを訓練します。
生成したレビューの品質は、モデルトレーニングで使用されるオープンソースのコードレビューデータの品質のため、まだ最適化されていない。
本稿では,レビュー品質の指標として,過去のレビュアのオーサリングとレビューを活かした経験学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-17T07:52:50Z) - An Empirical Study on Code Review Activity Prediction and Its Impact in Practice [7.189276599254809]
本稿では,提案パッチのどのファイルにコメントが必要か,(2)修正,(3)ホットスポットかを予測することで,コードレビュアを支援することを目的とする。
3つのオープンソースと2つの産業データセットに関する実証的研究は、コード埋め込みとレビュープロセスの機能を組み合わせることで、最先端のアプローチよりも優れた結果をもたらすことを示しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-16T16:20:02Z) - Improving Automated Code Reviews: Learning from Experience [12.573740138977065]
本研究では,自動コードレビューモデルから高品質なレビューを生成できるかどうかを検討する。
経験を意識したオーバーサンプリングは、レビューの正確性、情報レベル、有意義性を高めることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-06T07:48:22Z) - Verifying the Robustness of Automatic Credibility Assessment [79.08422736721764]
テキスト分類法は信頼性の低い内容を検出する手段として広く研究されている。
入力テキストの無意味な変更は、モデルを誤解させることがある。
偽情報検出タスクにおける被害者モデルと攻撃方法の両方をテストするベンチマークであるBODEGAを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-14T16:11:47Z) - Generation Probabilities Are Not Enough: Uncertainty Highlighting in AI Code Completions [54.55334589363247]
本研究では,不確実性に関する情報を伝達することで,プログラマがより迅速かつ正確にコードを生成することができるかどうかを検討する。
トークンのハイライトは、編集される可能性が最も高いので、タスクの完了が早くなり、よりターゲットを絞った編集が可能になることがわかりました。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-14T18:43:34Z) - CodeReviewer: Pre-Training for Automating Code Review Activities [36.40557768557425]
本研究は,コードレビューシナリオにおけるタスクの事前学習技術を活用することに焦点を当てる。
私たちは、最も人気のある9つのプログラミング言語で、オープンソースのプロジェクトから、現実世界のコード変更とコードレビューの大規模なデータセットを収集します。
コード差分とレビューをよりよく理解するために、コードレビューセナリオに特化した4つの事前トレーニングタスクを利用する事前トレーニングモデルであるCodeReviewerを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-17T05:40:13Z) - ProtoTransformer: A Meta-Learning Approach to Providing Student Feedback [54.142719510638614]
本稿では,フィードバックを数発の分類として提供するという課題について考察する。
メタラーナーは、インストラクターによるいくつかの例から、新しいプログラミング質問に関する学生のコードにフィードバックを与えるように適応します。
本手法は,第1段階の大学が提供したプログラムコースにおいて,16,000名の学生試験ソリューションに対するフィードバックの提供に成功している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-23T22:41:28Z) - Hierarchical Bi-Directional Self-Attention Networks for Paper Review
Rating Recommendation [81.55533657694016]
本稿では,階層型双方向自己注意ネットワークフレームワーク(HabNet)を提案する。
具体的には、文エンコーダ(レベル1)、レビュー内エンコーダ(レベル2)、レビュー間エンコーダ(レベル3)の3つのレベルで、論文レビューの階層構造を利用する。
我々は、最終的な受理決定を行う上で有用な予測者を特定することができ、また、数値的なレビュー評価とレビュアーが伝えるテキストの感情の不整合を発見するのに役立てることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-02T08:07:50Z) - Deep Just-In-Time Inconsistency Detection Between Comments and Source
Code [51.00904399653609]
本稿では,コード本体の変更によりコメントが矛盾するかどうかを検出することを目的とする。
私たちは、コメントとコードの変更を関連付けるディープラーニングアプローチを開発しています。
より包括的な自動コメント更新システムを構築するために,コメント更新モデルと組み合わせて提案手法の有用性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-04T16:49:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。