論文の概要: Improving the Learning of Code Review Successive Tasks with Cross-Task Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02063v1
• Date: Sat, 3 Feb 2024 07:02:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 22:27:46.516481
• Title: Improving the Learning of Code Review Successive Tasks with Cross-Task Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: クロスタスク知識蒸留によるコードレビュー連続タスクの学習の改善
• Authors: Oussama Ben Sghaier and Houari Sahraoui
• Abstract要約: 本研究では,これらのタスクを同時に処理するために,クロスタスク知識蒸留を利用した新しいディープラーニングアーキテクチャdisCOREVを紹介する。 提案手法は, BLEUスコアによる評価値と, CodeBLEUスコアによるより正確なコード修正値から, より良いレビューコメントを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851638
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Code review is a fundamental process in software development that plays a pivotal role in ensuring code quality and reducing the likelihood of errors and bugs. However, code review can be complex, subjective, and time-consuming. Quality estimation, comment generation, and code refinement constitute the three key tasks of this process, and their automation has traditionally been addressed separately in the literature using different approaches. In particular, recent efforts have focused on fine-tuning pre-trained language models to aid in code review tasks, with each task being considered in isolation. We believe that these tasks are interconnected, and their fine-tuning should consider this interconnection. In this paper, we introduce a novel deep-learning architecture, named DISCOREV, which employs cross-task knowledge distillation to address these tasks simultaneously. In our approach, we utilize a cascade of models to enhance both comment generation and code refinement models. The fine-tuning of the comment generation model is guided by the code refinement model, while the fine-tuning of the code refinement model is guided by the quality estimation model. We implement this guidance using two strategies: a feedback-based learning objective and an embedding alignment objective. We evaluate DISCOREV by comparing it to state-of-the-art methods based on independent training and fine-tuning. Our results show that our approach generates better review comments, as measured by the BLEU score, as well as more accurate code refinement according to the CodeBLEU score
• Abstract（参考訳）: コードレビューはソフトウェア開発における基本的なプロセスであり、コード品質の確保とエラーやバグの可能性の低減に重要な役割を果たします。 しかし、コードレビューは複雑で、主観的で、時間がかかります。 品質推定、コメント生成、コードリファインメントは、このプロセスの3つの重要なタスクであり、その自動化は、伝統的に異なるアプローチで文学の中で別々に取り組まれてきた。 特に、最近の取り組みは、コードレビュータスクを支援するために、訓練済みの言語モデルを微調整することに焦点を当てている。 これらのタスクは相互に結びついており、それらの微調整はこの相互接続を考慮するべきだと考えています。 本稿では,これらのタスクを同時に処理するために,クロスタスク知識蒸留を用いた新しいディープラーニングアーキテクチャdisCOREVを紹介する。 提案手法では,コメント生成モデルとコード修正モデルの両方を強化するために,モデルのカスケードを利用する。 コメント生成モデルの微調整はコードリファインメントモデルによって導かれ、コードリファインメントモデルの微調整は品質推定モデルによって導かれる。 フィードバックに基づく学習目標と埋め込みアライメント目標の2つの戦略を用いて,このガイダンスを実装した。 我々はDiscOREVを、独立トレーニングと微調整に基づく最先端の手法と比較することで評価する。 以上の結果から,提案手法は,BLEUスコアによる評価や,CodeBLEUスコアによるより正確なコード修正など,より良いレビューコメントを生成することが示された。

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