論文の概要: When simplicity meets effectiveness: Detecting code comments coherence with word embeddings and LSTM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16272v1
• Date: Sat, 25 May 2024 15:21:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 22:07:19.376824
• Title: When simplicity meets effectiveness: Detecting code comments coherence with word embeddings and LSTM
• Title（参考訳）: 単純さが有効性を満たすとき--単語埋め込みとLSTMによるコードコメントの一貫性の検出
• Authors: Michael Dubem Igbomezie, Phuong T. Nguyen, Davide Di Ruscio,
• Abstract要約: コードコメントは、プログラマに実用的な情報を提供するため、ソフトウェア開発において重要な役割を果たす。 開発者はコードを更新した後、コメントをそのまま残す傾向があり、2つのアーティファクトの間に相違が生じます。 コードスニペットが与えられたら、そのコメントが一貫性があり、コードの背後にある意図をよく反映しているかどうかを特定することが重要です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.417777780911223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Code comments play a crucial role in software development, as they provide programmers with practical information, allowing them to understand better the intent and semantics of the underpinning code. Nevertheless, developers tend to leave comments unchanged after updating the code, resulting in a discrepancy between the two artifacts. Such a discrepancy may trigger misunderstanding and confusion among developers, impeding various activities, including code comprehension and maintenance. Thus, it is crucial to identify if, given a code snippet, its corresponding comment is coherent and reflects well the intent behind the code. Unfortunately, existing approaches to this problem, while obtaining an encouraging performance, either rely on heavily pre-trained models, or treat input data as text, neglecting the intrinsic features contained in comments and code, including word order and synonyms. This work presents Co3D as a practical approach to the detection of code comment coherence. We pay attention to internal meaning of words and sequential order of words in text while predicting coherence in code-comment pairs. We deployed a combination of Gensim word2vec encoding and a simple recurrent neural network, a combination of Gensim word2vec encoding and an LSTM model, and CodeBERT. The experimental results show that Co3D obtains a promising prediction performance, thus outperforming well-established baselines. We conclude that depending on the context, using a simple architecture can introduce a satisfying prediction.
• Abstract（参考訳）: コードコメントは、プログラマに実用的な情報を提供し、基盤となるコードの意図や意味をよりよく理解できるようにするため、ソフトウェア開発において重要な役割を担います。 それでも、開発者はコードを更新した後にコメントをそのまま残す傾向にあり、2つのアーティファクトの間に相違が生じます。 このような不一致は開発者の間で誤解や混乱を引き起こし、コードの理解やメンテナンスなど、さまざまな活動を妨げます。 したがって、コードスニペットが与えられたら、そのコメントが一貫性があり、コードの背後にある意図をよく反映しているかどうかを特定することが重要です。 残念ながら、この問題に対する既存のアプローチは、奨励的なパフォーマンスを得る一方で、厳格に事前訓練されたモデルに頼るか、入力データをテキストとして扱うか、単語の順序や同義語を含むコメントやコードに含まれる固有の特徴を無視している。 この研究は、コードコメントコヒーレンスを検出するための実践的なアプローチとしてCo3Dを提示している。 コーパス対のコヒーレンスを予測しながら、単語の内部的意味とテキスト中の単語の逐次順序に注意を払う。 我々は、Gensim word2vecエンコーディングと単純なリカレントニューラルネットワークの組み合わせ、Gensim word2vecエンコーディングとLSTMモデルの組み合わせ、CodeBERTをデプロイした。 実験の結果,Co3Dは予測性能が良好であり,良好なベースラインを達成できた。 文脈によっては、単純なアーキテクチャを使うことで満足できる予測を導入することができると結論付けている。

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