論文の概要: Investigating the Impact of Code Comment Inconsistency on Bug Introducing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10781v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 23:24:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 18:30:27.614964
• Title: Investigating the Impact of Code Comment Inconsistency on Bug Introducing
• Title（参考訳）: コードコメントの不整合がバグ導入に与える影響の調査
• Authors: Shiva Radmanesh, Aaron Imani, Iftekhar Ahmed, Mohammad Moshirpour,
• Abstract要約: 本研究では,大規模な言語モデルを用いたバグ導入におけるコード圧縮の不整合の影響について検討する。 我々はまず,GPT-3.5モデルの性能を,これらの不整合を検出する他の最先端手法と比較する。 また,コード圧縮の不整合の時間的変化と,様々な時間枠上でのバグ発生への影響も分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.027975836739619
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Code comments are essential for clarifying code functionality, improving readability, and facilitating collaboration among developers. Despite their importance, comments often become outdated, leading to inconsistencies with the corresponding code. This can mislead developers and potentially introduce bugs. Our research investigates the impact of code-comment inconsistency on bug introduction using large language models, specifically GPT-3.5. We first compare the performance of the GPT-3.5 model with other state-of-the-art methods in detecting these inconsistencies, demonstrating the superiority of GPT-3.5 in this domain. Additionally, we analyze the temporal evolution of code-comment inconsistencies and their effect on bug proneness over various timeframes using GPT-3.5 and Odds ratio analysis. Our findings reveal that inconsistent changes are around 1.5 times more likely to lead to a bug-introducing commit than consistent changes, highlighting the necessity of maintaining consistent and up-to-date comments in software development. This study provides new insights into the relationship between code-comment inconsistency and software quality, offering a comprehensive analysis of its impact over time, demonstrating that the impact of code-comment inconsistency on bug introduction is highest immediately after the inconsistency is introduced and diminishes over time.
• Abstract（参考訳）: コードコメントは、コード機能の明確化、可読性の向上、開発者間のコラボレーションの促進に不可欠である。 その重要性にもかかわらず、コメントは時代遅れになり、対応するコードと矛盾する。 これは開発者を誤解させ、バグを起こす可能性がある。 本稿では,大規模言語モデル,特に GPT-3.5 を用いたバグ導入におけるコード圧縮の不整合の影響について検討する。 我々はまず,GPT-3.5モデルの性能を,これらの不整合を検出する他の最先端手法と比較し,GPT-3.5の優位性を実証した。 さらに, GPT-3.5 と Odds 比分析を用いて, コード圧縮の不整合の時間的変化と, バグ発生率に及ぼす影響を解析した。 私たちの調査によると、一貫性のない変更は、一貫した変更よりもバグ導入のコミットにつながる確率が約1.5倍高く、ソフトウェア開発において一貫性のある最新のコメントを維持する必要性を強調しています。 本研究は,コード・コンシュームの不整合性とソフトウェア品質の関係に関する新たな洞察を提供するとともに,コード・コンシュームの不整合がバグ導入に与える影響が,不整合を導入し,時間が経つにつれて減少することを示す,その影響を包括的に分析する。

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