論文の概要: Automated Detection of Algorithm Debt in Deep Learning Frameworks: An Empirical Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10529v2
• Date: Wed, 21 Aug 2024 07:12:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 11:50:43.221966
• Title: Automated Detection of Algorithm Debt in Deep Learning Frameworks: An Empirical Study
• Title（参考訳）: ディープラーニングフレームワークにおけるアルゴリズム負債の自動検出:実証的研究
• Authors: Emmanuel Iko-Ojo Simon, Chirath Hettiarachchi, Alex Potanin, Hanna Suominen, Fatemeh Fard,
• Abstract要約: 最近の研究では、機械学習モデル(ML/DL)が、SATD(Self-Admitted Technical Debt)と呼ばれるソースコードコメントから技術的負債を検出できることが示されている。 我々の目標は、様々なML/DLモデルのAD検出性能を改善することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.6340045820686155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Context: Recent studies demonstrate that Machine or Deep Learning (ML/DL) models can detect Technical Debt from source code comments called Self-Admitted Technical Debt (SATD). Despite the importance of ML/DL in software development, limited studies focus on automated detection for new SATD types: Algorithm Debt (AD). AD detection is important because it helps to identify TD early, facilitating research, learning, and preventing the accumulation of issues related to model degradation and lack of scalability. Aim: Our goal is to improve AD detection performance of various ML/DL models. Method: We will perform empirical studies using approaches: TF-IDF, Count Vectorizer, Hash Vectorizer, and TD-indicative words to identify features that improve AD detection, using ML/DL classifiers with different data featurisations. We will use an existing dataset curated from seven DL frameworks where comments were manually classified as AD, Compatibility, Defect, Design, Documentation, Requirement, and Test Debt. We will explore various word embedding methods to further enrich features for ML models. These embeddings will be from models founded in DL such as ROBERTA, ALBERTv2, and large language models (LLMs): INSTRUCTOR and VOYAGE AI. We will enrich the dataset by incorporating AD-related terms, then train various ML/DL classifiers, Support Vector Machine, Logistic Regression, Random Forest, ROBERTA, and ALBERTv2.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト: 最近の研究は、機械学習(ML/DL)モデルがソースコードのコメントからSelf-Admitted Technical Debt(SATD)と呼ばれる技術的負債を検出できることを示した。 ソフトウェア開発におけるML/DLの重要性にもかかわらず、限定的な研究は、新しいSATDタイプの自動検出に焦点を当てている。 AD検出は、TDを早期に識別し、研究、学習を促進し、モデル劣化とスケーラビリティの欠如に関連する問題の蓄積を防止するために重要である。 Aim: ML/DLモデルのAD検出性能を改善することが目標です。 方法: TF-IDF, Count Vectorizer, Hash Vectorizer, TD-indicative words を用いて, ML/DL分類器を用いて, AD検出を改善する特徴を特定する。 AD、互換性、欠陥、設計、ドキュメント、要求、テスト負債に手動で分類された7つのDLフレームワークから収集された既存のデータセットを使用します。 MLモデルの機能をさらに強化するために,様々な単語埋め込み手法について検討する。 これらの埋め込みは、ROBERTA、ALBERTv2、および大規模な言語モデル(LLMs:INSTRUCTOR、VOYAGE AI)のようなDLで作成されたモデルから提供される。 AD関連用語を取り入れてデータセットを強化し、さまざまなML/DL分類器、サポートベクトルマシン、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、ROBERTA、ALBERTv2をトレーニングします。

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