論文の概要: Refactoring to Pythonic Idioms: A Hybrid Knowledge-Driven Approach Leveraging Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03660v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 00:22:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 18:55:13.480800
• Title: Refactoring to Pythonic Idioms: A Hybrid Knowledge-Driven Approach Leveraging Large Language Models
• Title（参考訳）: Pythonic Idiomsへのリファクタリング - 大規模言語モデルを活用したハイブリッドな知識駆動アプローチ
• Authors: Zejun Zhang, Zhenchang Xing, Xiaoxue Ren, Qinghua Lu, Xiwei Xu,
• Abstract要約: 多くのPythonユーザは、Pythonのイディオムを使うのが難しいと感じている。 規則の決定とLLMの適応性に動機付けられ,我々はハイブリッドアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.181371435793494
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pythonic idioms are highly valued and widely used in the Python programming community. However, many Python users find it challenging to use Pythonic idioms. Adopting a rule-based approach or LLM-only approach is not sufficient to overcome three persistent challenges of code idiomatization including code miss, wrong detection and wrong refactoring. Motivated by the determinism of rules and adaptability of LLMs, we propose a hybrid approach consisting of three modules. We not only write prompts to instruct LLMs to complete tasks, but we also invoke Analytic Rule Interfaces (ARIs) to accomplish tasks. The ARIs are Python code generated by prompting LLMs to generate code. We first construct a knowledge module with three elements including ASTscenario, ASTcomponent and Condition, and prompt LLMs to generate Python code for incorporation into an ARI library for subsequent use. After that, for any syntax-error-free Python code, we invoke ARIs from the ARI library to extract ASTcomponent from the ASTscenario, and then filter out ASTcomponent that does not meet the condition. Finally, we design prompts to instruct LLMs to abstract and idiomatize code, and then invoke ARIs from the ARI library to rewrite non-idiomatic code into the idiomatic code. Next, we conduct a comprehensive evaluation of our approach, RIdiom, and Prompt-LLM on nine established Pythonic idioms in RIdiom. Our approach exhibits superior accuracy, F1-score, and recall, while maintaining precision levels comparable to RIdiom, all of which consistently exceed or come close to 90% for each metric of each idiom. Lastly, we extend our evaluation to encompass four new Pythonic idioms. Our approach consistently outperforms Prompt-LLM, achieving metrics with values consistently exceeding 90% for accuracy, F1-score, precision, and recall.
• Abstract（参考訳）: Pythonのイディオムは高く評価されており、Pythonプログラミングコミュニティで広く使われている。 しかし、多くのPythonユーザはPythonのイディオムを使うのが難しいと感じている。 ルールベースのアプローチやLLMのみのアプローチを採用するだけでは、コードミス、間違った検出、誤ったリファクタリングを含む、コードの慣用化に関する3つの難題を克服するには不十分だ。 3つのモジュールからなるハイブリッドアプローチを提案する。 LLMにタスクを完了するように指示するプロンプトを書くだけでなく、タスクを達成するためにARI(Analytic Rule Interfaces)を呼び出す。 ARIはLLMにコードを生成するよう促したPythonコードである。 まず,ASTscenario,ASTcomponent,Conditionの3要素からなるナレッジモジュールを構築し,LLMにARIライブラリに組み込むPythonコードを生成するように促した。 その後、構文エラーのないPythonコードに対して、ARIライブラリからARIを呼び出し、ASTscenarioからASTcomponentを抽出し、条件を満たしないASTcomponentをフィルタリングします。 最後に、ALIライブラリからALIを呼び出し、非慣用的なコードをイディオマティックコードに書き直すようにLCMに指示するプロンプトを設計する。 次に, RIdiom と Prompt-LLM のアプローチを, RIdiom で確立された Python のイディオム9つに対して総合的に評価する。 提案手法は精度,F1スコア,リコールに優れ,精度はリディオムに匹敵する。 最後に、評価を4つの新しいPythonイディオムに拡張する。 提案手法はPrompt-LLMを常に上回り,精度,F1スコア,精度,リコールの90%を超えている。

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