論文の概要: Icing on the Cake: Automatic Code Summarization at Ericsson

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09735v1
• Date: Mon, 19 Aug 2024 06:49:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 17:24:19.934572
• Title: Icing on the Cake: Automatic Code Summarization at Ericsson
• Title（参考訳）: Ericsson氏の講演“Icing on the Cake: Automatic Code Summarization”
• Authors: Giriprasad Sridhara, Sujoy Roychowdhury, Sumit Soman, Ranjani H G, Ricardo Britto,
• Abstract要約: 我々は,プロンプトの自動意味拡張(ASAP)という手法の性能評価を行った。 静的なプログラム解析や情報検索,あるいは模範的な存在を必要としない4つの単純なアプローチのパフォーマンスを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.145468342589189
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents our findings on the automatic summarization of Java methods within Ericsson, a global telecommunications company. We evaluate the performance of an approach called Automatic Semantic Augmentation of Prompts (ASAP), which uses a Large Language Model (LLM) to generate leading summary comments for Java methods. ASAP enhances the $LLM's$ prompt context by integrating static program analysis and information retrieval techniques to identify similar exemplar methods along with their developer-written Javadocs, and serves as the baseline in our study. In contrast, we explore and compare the performance of four simpler approaches that do not require static program analysis, information retrieval, or the presence of exemplars as in the ASAP method. Our methods rely solely on the Java method body as input, making them lightweight and more suitable for rapid deployment in commercial software development environments. We conducted experiments on an Ericsson software project and replicated the study using two widely-used open-source Java projects, Guava and Elasticsearch, to ensure the reliability of our results. Performance was measured across eight metrics that capture various aspects of similarity. Notably, one of our simpler approaches performed as well as or better than the ASAP method on both the Ericsson project and the open-source projects. Additionally, we performed an ablation study to examine the impact of method names on Javadoc summary generation across our four proposed approaches and the ASAP method. By masking the method names and observing the generated summaries, we found that our approaches were statistically significantly less influenced by the absence of method names compared to the baseline. This suggests that our methods are more robust to variations in method names and may derive summaries more comprehensively from the method body than the ASAP approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グローバル通信会社エリクソンにおけるJavaメソッドの自動要約について述べる。 我々は,Large Language Model (LLM) を用いて,Javaメソッドに対する主要な要約コメントを生成する,ASAP (Automatic Semantic Augmentation of Prompts) という手法の性能を評価する。 ASAPは、静的プログラム解析と情報検索技術を統合して、開発者記述のJavadocと類似した類似のメソッドを識別することで、$LLMの$プロンプトコンテキストを強化し、本研究のベースラインとして機能する。 対照的に、静的プログラム解析、情報検索、ASAP法のような例の存在を必要としない4つの単純なアプローチの性能を探索し比較する。 私たちのメソッドは入力としてJavaメソッド本体のみに依存しており、商用ソフトウェア開発環境での迅速なデプロイに軽量でより適しています。 我々はEricssonのソフトウェアプロジェクトで実験を行い、2つの広く使われているオープンソースのJavaプロジェクト、GuavaとElasticsearchを使って研究を再現し、その結果の信頼性を確保しました。 パフォーマンスは8つの指標で測定され、類似性のさまざまな側面を捉えた。 特に、私たちのシンプルなアプローチの1つは、Ericssonプロジェクトとオープンソースプロジェクトの両方でASAPメソッドよりもうまく実行されました。 さらに,提案する4つの手法とASAP法におけるJavadoc要約生成に対するメソッド名の影響について,アブレーション調査を行った。 提案手法は,メソッド名をマスキングし,生成したサマリーを観察することにより,ベースラインと比較して,メソッド名の欠如による統計的影響が著しく小さいことがわかった。 このことから,本手法はメソッド名の変化に対して頑健であり,ASAPアプローチよりもメソッド本体から要約を包括的に導き出す可能性が示唆された。

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