論文の概要: MESIA: Understanding and Leveraging Supplementary Nature of Method-level Comments for Automatic Comment Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17357v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 03:44:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 16:45:50.135259
• Title: MESIA: Understanding and Leveraging Supplementary Nature of Method-level Comments for Automatic Comment Generation
• Title（参考訳）: MESIA:自動コメント生成のためのメソッドレベルのコメントの補助的性質の理解と活用
• Authors: Xinglu Pan, Chenxiao Liu, Yanzhen Zou, Tao Xie, Bing Xie,
• Abstract要約: コードコメントが提供する補足情報の範囲を評価するため,MESIA(Mean Supplementary Information Amount)という新しい指標を提案する。 MESIA測定値を用いて、一般的なコード圧縮データセットと3種類のニューラルアプローチを用いて、メソッドレベルのコメントを生成する実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.136263657599006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Code comments are important for developers in program comprehension. In scenarios of comprehending and reusing a method, developers expect code comments to provide supplementary information beyond the method signature. However, the extent of such supplementary information varies a lot in different code comments. In this paper, we raise the awareness of the supplementary nature of method-level comments and propose a new metric named MESIA (Mean Supplementary Information Amount) to assess the extent of supplementary information that a code comment can provide. With the MESIA metric, we conduct experiments on a popular code-comment dataset and three common types of neural approaches to generate method-level comments. Our experimental results demonstrate the value of our proposed work with a number of findings. (1) Small-MESIA comments occupy around 20% of the dataset and mostly fall into only the WHAT comment category. (2) Being able to provide various kinds of essential information, large-MESIA comments in the dataset are difficult for existing neural approaches to generate. (3) We can improve the capability of existing neural approaches to generate large-MESIA comments by reducing the proportion of small-MESIA comments in the training set. (4) The retrained model can generate large-MESIA comments that convey essential meaningful supplementary information for methods in the small-MESIA test set, but will get a lower BLEU score in evaluation. These findings indicate that with good training data, auto-generated comments can sometimes even surpass human-written reference comments, and having no appropriate ground truth for evaluation is an issue that needs to be addressed by future work on automatic comment generation.
• Abstract（参考訳）: コードコメントは、プログラムの理解において開発者にとって重要である。 メソッドの解釈と再利用のシナリオでは、開発者はメソッドシグネチャ以外の補足的な情報を提供するためにコードコメントを期待する。 しかし、このような追加情報の範囲は、コードコメントによって大きく異なる。 本稿では,メソッドレベルのコメントの補足性に対する意識を高めるとともに,コードコメントが提供する補足情報量を評価するためのMESIA(Mean Supplementary Information Amount)という新しい指標を提案する。 MESIA測定値を用いて、一般的なコード圧縮データセットと3種類のニューラルアプローチを用いて、メソッドレベルのコメントを生成する実験を行う。 本研究は,本研究の意義を実証し,多くの知見を得た。 1)小規模なMESIAコメントはデータセットの約20%を占めており,主にWHATコメントカテゴリに分類される。 2) 様々な必須情報を提供できるため,既存のニューラルアプローチでは,データセットにおける大きなMESIAコメントの生成が困難である。 (3) 既存のニューラルアプローチによる大規模MESIAコメントの生成能力の向上は, トレーニングセットにおける小規模MESIAコメントの割合を削減できる。 (4) 再訓練されたモデルでは,小量MESIAテストセットのメソッドに対して重要な補足情報を伝える大量MESIAコメントを生成することができるが,評価において低いBLEUスコアが得られる。 これらの結果は、優れたトレーニングデータがあれば、自動生成されたコメントは、時に人間による参照コメントを超越する可能性があり、評価に適切な根拠を持たないことは、自動コメント生成の今後の研究で対処する必要がある問題であることを示している。

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