論文の概要: A Novel Approach for Automated Design Information Mining from Issue Logs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19623v1
- Date: Thu, 30 May 2024 02:20:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 18:36:41.407824
- Title: A Novel Approach for Automated Design Information Mining from Issue Logs
- Title（参考訳）: 課題ログからの自動設計情報マイニングのための新しいアプローチ
- Authors: Jiuang Zhao, Zitian Yang, Li Zhang, Xiaoli Lian, Donghao Yang,
- Abstract要約: DRMinerは、オープンソースコミュニティにおける開発者のライブディスカッションから、潜在設計の根拠を自動的に掘り下げる新しい方法である。
私たちはJiraのCassandra、Flink、Solrリポジトリからイシューログを取得し、それを注釈付けして厳格なスキームで処理します。
DRMinerは設計の合理性についてF1スコアを65%獲得し、GPT-4.0よりも7%向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5665328754813768
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Software architectures are usually meticulously designed to address multiple quality concerns and support long-term maintenance. However, due to the imbalance between the cost and value for developers to document design rationales (i.e., the design alternatives and the underlying arguments for making or rejecting decisions), these rationales are often obsolete or even missing. The lack of design knowledge has motivated a number of studies to extract design information from various platforms in recent years. Unfortunately, despite the wealth of discussion records related to design information provided by platforms like open-source communities, existing research often overlooks the underlying arguments behind alternatives due to challenges such as the intricate semantics of discussions and the lack of benchmarks for design rationale extraction. In this paper, we propose a novel method, named by DRMiner, to automatically mine latent design rationales from developers' live discussion in open-source community (i.e., issue logs in Jira). To better identify solutions and the arguments supporting them, DRMiner skillfully decomposes the problem into multiple text classification tasks and tackles them using prompt tuning of language models and customized text-related features. To evaluate DRMiner, we acquire issue logs from Cassandra, Flink, and Solr repositories in Jira, and then annotate and process them under a rigorous scheme, ultimately forming a dataset for design rationale mining. Experimental results show that DRMiner achieves an F1 score of 65% for mining design rationales, outperforming all baselines with a 7% improvement over GPT-4.0. Furthermore, we investigate the usefulness of the design rationales mined by DRMiner for automated program repair (APR) and find that the design rationales significantly enhance APR, achieving 14 times higher full-match repairs on average.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアアーキテクチャは通常、複数の品質問題に対処し、長期的なメンテナンスをサポートするために慎重に設計されている。
しかしながら、設計の合理性を文書化するコストと価値の不均衡(すなわち、設計の代替案と決定を下すための根底にある議論)のため、これらの合理性はしばしば時代遅れまたは欠落している。
デザイン知識の欠如は、近年、様々なプラットフォームからデザイン情報を抽出する多くの研究の動機となっている。
残念なことに、オープンソースコミュニティのようなプラットフォームが提供する設計情報に関する豊富な議論記録にもかかわらず、既存の研究は、議論の複雑な意味論や設計の合理性抽出のためのベンチマークの欠如といった課題によって、代替案の背後にある議論を無視することが多い。
本稿では,オープンソースコミュニティにおける開発者のライブディスカッション(つまりJiraの発行ログ)から,遅延設計の論理的根拠を自動的に抽出する,DRMinerという新しい手法を提案する。
DRMinerは、解とそれらをサポートする引数をより正確に識別するために、問題を複数のテキスト分類タスクに巧みに分解し、言語モデルの迅速なチューニングとカスタマイズされたテキスト関連機能を使用してそれらに取り組む。
DRMinerを評価するために、JiraのCassandra、Flink、Solrリポジトリからイシューログを取得し、厳密なスキームの下で注釈付けして処理し、最終的には設計合理的マイニングのためのデータセットを作成します。
実験の結果、DRMinerは設計の合理性についてF1スコアを65%達成し、GPT-4.0よりも7%改善した。
さらに,DRMinerによる自動プログラム修復(APR)設計の合理性について検討し,設計の合理性によってAPRが大幅に向上し,平均14倍の完全整合性が得られることを示した。
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