論文の概要: Identifying Technical Debt and Its Types Across Diverse Software Projects Issues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09128v1
• Date: Sat, 17 Aug 2024 07:46:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 22:25:12.448958
• Title: Identifying Technical Debt and Its Types Across Diverse Software Projects Issues
• Title（参考訳）: さまざまなソフトウェアプロジェクトにおける技術的負債とそのタイプ
• Authors: Karthik Shivashankar, Mili Orucevic, Maren Maritsdatter Kruke, Antonio Martini,
• Abstract要約: ソフトウェアプロジェクトの課題における技術的負債(TD)の識別は、コード品質の維持、長期的なメンテナンスコストの削減、プロジェクト全体の健全性の向上に不可欠である。 本研究は,大規模ソフトウェア開発において,高精度かつ効率的なTD識別の必要性に対処するため,トランスフォーマーモデルを用いたTD分類を進歩させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6173290119212265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Technical Debt (TD) identification in software projects issues is crucial for maintaining code quality, reducing long-term maintenance costs, and improving overall project health. This study advances TD classification using transformer-based models, addressing the critical need for accurate and efficient TD identification in large-scale software development. Our methodology employs multiple binary classifiers for TD and its type, combined through ensemble learning, to enhance accuracy and robustness in detecting various forms of TD. We train and evaluate these models on a comprehensive dataset from GitHub Archive Issues (2015-2024), supplemented with industrial data validation. We demonstrate that in-project fine-tuned transformer models significantly outperform task-specific fine-tuned models in TD classification, highlighting the importance of project-specific context in accurate TD identification. Our research also reveals the superiority of specialized binary classifiers over multi-class models for TD and its type identification, enabling more targeted debt resolution strategies. A comparative analysis shows that the smaller DistilRoBERTa model is more effective than larger language models like GPTs for TD classification tasks, especially after fine-tuning, offering insights into efficient model selection for specific TD detection tasks. The study also assesses generalization capabilities using metrics such as MCC, AUC ROC, Recall, and F1 score, focusing on model effectiveness, fine-tuning impact, and relative performance. By validating our approach on out-of-distribution and real-world industrial datasets, we ensure practical applicability, addressing the diverse nature of software projects.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアプロジェクトの課題における技術的負債(TD)の識別は、コード品質の維持、長期的なメンテナンスコストの削減、プロジェクト全体の健全性の向上に不可欠である。 本研究は,大規模ソフトウェア開発において,高精度かつ効率的なTD識別の必要性に対処するため,トランスフォーマーモデルを用いたTD分類を進歩させる。 提案手法では,TD の複数のバイナリ分類器とその型をアンサンブル学習により組み合わせることで,TD の様々な形態を検出する精度と堅牢性を向上する。 私たちはこれらのモデルを、産業データ検証を補完したGitHub Archive Issues (2015-2024)から包括的なデータセットでトレーニングし、評価します。 本研究では,TD分類において,プロジェクト内微調整トランスフォーマーモデルの方がタスク固有の微調整モデルよりも有意に優れており,正確なTD識別におけるプロジェクト固有のコンテキストの重要性を強調している。 また,本研究では,TDのマルチクラスモデルに対する特殊二元分類器の優位性も明らかにした。 比較分析により、小さな DistilRoBERTa モデルは、特に微調整後のTD分類タスクのための GPT のようなより大きな言語モデルよりも効果的であり、特定のTD検出タスクに対する効率的なモデル選択に関する洞察を提供する。 また、MCC、AUC ROC、リコール、F1スコアなどのメトリクスを用いて一般化能力を評価し、モデルの有効性、微調整の影響、相対的なパフォーマンスに焦点を当てた。 アウト・オブ・ディストリビューションと実世界の産業データセットに対するアプローチを検証することで、ソフトウェアプロジェクトの多様な性質に対処し、実用的な適用性を確保します。

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