論文の概要: SCLA: Automated Smart Contract Summarization via LLMs and Control Flow Prompt

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04863v6
• Date: Thu, 13 Mar 2025 07:05:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 17:52:00.958241
• Title: SCLA: Automated Smart Contract Summarization via LLMs and Control Flow Prompt
• Title（参考訳）: SCLA: LLMと制御フロープロンプトによるスマートコントラクトの自動要約
• Authors: Xiaoqi Li, Yingjie Mao, Zexin Lu, Wenkai Li, Zongwei Li,
• Abstract要約: 制御フローグラフ(CFG)とコードの制御フローからの意味的事実を意味的にリッチなプロンプトに組み込むことで要約を強化するLCMに基づくSCLAを提案する。 実世界の4万件のスマートコントラクトのデータセットに関する総合的な実験を通じて,SCLAの有効性を検証する。 実験の結果、SCLAは総和品質を著しく改善し、SOTAベースラインを26.7%、23.2%、16.7%、14.7%とそれぞれBLEU-4、METEOR、ROUGE-L、BLEURTのスコアで上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.539913845592959
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Smart contract code summarization is crucial for efficient maintenance and vulnerability mitigation. While many studies use Large Language Models (LLMs) for summarization, their performance still falls short compared to fine-tuned models like CodeT5+ and CodeBERT. Some approaches combine LLMs with data flow analysis but fail to fully capture the hierarchy and control structures of the code, leading to information loss and degraded summarization quality. We propose SCLA, an LLM-based method that enhances summarization by integrating a Control Flow Graph (CFG) and semantic facts from the code's control flow into a semantically enriched prompt. SCLA uses a control flow extraction algorithm to derive control flows from semantic nodes in the Abstract Syntax Tree (AST) and constructs the corresponding CFG. Code semantic facts refer to both explicit and implicit information within the AST that is relevant to smart contracts. This method enables LLMs to better capture the structural and contextual dependencies of the code. We validate the effectiveness of SCLA through comprehensive experiments on a dataset of 40,000 real-world smart contracts. The experiment shows that SCLA significantly improves summarization quality, outperforming the SOTA baselines with improvements of 26.7%, 23.2%, 16.7%, and 14.7% in BLEU-4, METEOR, ROUGE-L, and BLEURT scores, respectively.
• Abstract（参考訳）: スマートコントラクトコードの要約は、効率的なメンテナンスと脆弱性軽減に不可欠です。 多くの研究が要約にLarge Language Models (LLMs) を使用しているが、CodeT5+やCodeBERTのような微調整モデルに比べ、パフォーマンスは依然として低い。 LLMとデータフロー分析を組み合わせるアプローチもあるが、コードの階層構造と制御構造を完全に把握できず、情報損失と要約品質が低下する。 制御フローグラフ(CFG)とコードの制御フローからの意味的事実を意味的にリッチなプロンプトに組み込むことで要約を強化するLCMに基づくSCLAを提案する。 SCLAは、制御フロー抽出アルゴリズムを用いて、抽象構文木(AST)のセマンティックノードから制御フローを導出し、対応するCFGを構築する。 コードセマンティックな事実は、スマートコントラクトに関連するAST内の明示的な情報と暗黙的な情報の両方を指します。 この方法により、LLMはコードの構造的および文脈的依存関係をよりよくキャプチャできる。 実世界の4万件のスマートコントラクトのデータセットに関する総合的な実験を通じて,SCLAの有効性を検証する。 実験の結果、SCLAは総和品質を著しく向上させ、SOTAベースラインを26.7%、23.2%、16.7%、14.7%の改善をそれぞれBLEU-4、METEOR、ROUGE-L、BLEURTのスコアで上回った。

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