論文の概要: AUTOGENICS: Automated Generation of Context-Aware Inline Comments for Code Snippets on Programming Q&A Sites Using LLM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15411v1
- Date: Tue, 27 Aug 2024 21:21:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-29 17:42:47.172986
- Title: AUTOGENICS: Automated Generation of Context-Aware Inline Comments for Code Snippets on Programming Q&A Sites Using LLM
- Title（参考訳）: AUTOGENICS: LLMを用いたQ&Aサイトのプログラミングに関するコードスニペットのためのコンテキスト対応インラインコメントの自動生成
- Authors: Suborno Deb Bappon, Saikat Mondal, Banani Roy,
- Abstract要約: ソースコードのインラインコメントは、理解しやすく、再利用しやすく、可読性も向上している。
Stack Overflow (SO)のようなQ&Aサイトでの回答のコードスニペットにはコメントがないことが多い。
これらの課題を踏まえ、我々は、大規模な言語モデルを利用して、SOのコードスニペットに対する効果的なインラインコメントを生成するために、SOと統合するために設計されたツールであるAUTOGENICSを紹介した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.971759811837406
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Inline comments in the source code facilitate easy comprehension, reusability, and enhanced readability. However, code snippets in answers on Q&A sites like Stack Overflow (SO) often lack comments because answerers volunteer their time and often skip comments or explanations due to time constraints. Existing studies show that these online code examples are difficult to read and understand, making it difficult for developers (especially novices) to use them correctly and leading to misuse. Given these challenges, we introduced AUTOGENICS, a tool designed to integrate with SO to generate effective inline comments for code snippets in SO answers exploiting large language models (LLMs). Our contributions are threefold. First, we randomly select 400 answer code snippets from SO and generate inline comments for them using LLMs. We then manually evaluate these comments' effectiveness using four key metrics: accuracy, adequacy, conciseness, and usefulness. Overall, LLMs demonstrate promising effectiveness in generating inline comments for SO answer code snippets. Second, we surveyed 14 active SO users to perceive the effectiveness of these inline comments. The survey results are consistent with our previous manual evaluation. However, according to our evaluation, LLMs-generated comments are less effective for shorter code snippets and sometimes produce noisy comments. Third, to address the gaps, we introduced AUTOGENICS, which extracts additional context from question texts and generates context-aware inline comments. It also optimizes comments by removing noise (e.g., comments in import statements and variable declarations). We evaluate the effectiveness of AUTOGENICS-generated comments using the same four metrics that outperform those of standard LLMs. AUTOGENICS might (a) enhance code comprehension, (b) save time, and improve developers' ability to learn and reuse code more accurately.
- Abstract（参考訳）: ソースコードのインラインコメントは、理解しやすく、再利用しやすく、可読性も向上している。
しかしながら、Stack Overflow (SO)のようなQ&Aサイトでの回答のコードスニペットにはコメントがないことが多い。
既存の研究によると、これらのオンラインコードの例は読みやすく理解しにくいため、開発者(特に初心者)が正しく使うのが難しく、誤用につながる。
これらの課題から,我々は,大規模な言語モデル(LLM)を利用したSO回答のコードスニペットに対する効果的なインラインコメントを生成するために,SOと統合したツールであるAUTOGENICSを紹介した。
私たちの貢献は3倍です。
まず、SOから400の応答コードスニペットをランダムに選択し、LSMを使ってインラインコメントを生成する。
次に,これらのコメントの有効性を,正確性,妥当性,簡潔性,有用性という4つの重要な指標を用いて手作業で評価する。
全体として、LLMはSO応答コードスニペットのインラインコメントを生成する上で有望な効果を示している。
第2に,14名のアクティブSOユーザを対象に,インラインコメントの有効性について調査した。
調査結果はこれまでの手作業による評価と一致している。
しかし、我々の評価によると、LLMの生成したコメントは短いコードスニペットに対して効果が低く、時にノイズの多いコメントを生成する。
第3に,AUTOGENICSを導入し,質問文から追加のコンテキストを抽出し,文脈対応のインラインコメントを生成する。
また、ノイズを取り除いてコメントを最適化する(例えば、インポートステートメントのコメントや変数宣言など)。
我々は,標準LLMよりも優れる4つの指標を用いて,AUTOGENICS生成コメントの有効性を評価する。
オートジェニックス
(a)コード理解の強化。
(b)時間を節約し、より正確にコードを学び再利用する開発者の能力を向上させる。
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