論文の概要: Leveraging Reviewer Experience in Code Review Comment Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10959v1
- Date: Tue, 17 Sep 2024 07:52:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 17:38:43.609075
- Title: Leveraging Reviewer Experience in Code Review Comment Generation
- Title（参考訳）: コードレビューコメント生成におけるレビュアエクスペリエンスの活用
- Authors: Hong Yi Lin, Patanamon Thongtanunam, Christoph Treude, Michael W. Godfrey, Chunhua Liu, Wachiraphan Charoenwet,
- Abstract要約: 私たちは、自然言語のコードレビューを提供する際に、人間のレビュアーを模倣するためにディープラーニングモデルを訓練します。
生成したレビューの品質は、モデルトレーニングで使用されるオープンソースのコードレビューデータの品質のため、まだ最適化されていない。
本稿では,レビュー品質の指標として,過去のレビュアのオーサリングとレビューを活かした経験学習手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.224317228559038
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modern code review is a ubiquitous software quality assurance process aimed at identifying potential issues within newly written code. Despite its effectiveness, the process demands large amounts of effort from the human reviewers involved. To help alleviate this workload, researchers have trained deep learning models to imitate human reviewers in providing natural language code reviews. Formally, this task is known as code review comment generation. Prior work has demonstrated improvements in this task by leveraging machine learning techniques and neural models, such as transfer learning and the transformer architecture. However, the quality of the model generated reviews remain sub-optimal due to the quality of the open-source code review data used in model training. This is in part due to the data obtained from open-source projects where code reviews are conducted in a public forum, and reviewers possess varying levels of software development experience, potentially affecting the quality of their feedback. To accommodate for this variation, we propose a suite of experience-aware training methods that utilise the reviewers' past authoring and reviewing experiences as signals for review quality. Specifically, we propose experience-aware loss functions (ELF), which use the reviewers' authoring and reviewing ownership of a project as weights in the model's loss function. Through this method, experienced reviewers' code reviews yield larger influence over the model's behaviour. Compared to the SOTA model, ELF was able to generate higher quality reviews in terms of accuracy, informativeness, and comment types generated. The key contribution of this work is the demonstration of how traditional software engineering concepts such as reviewer experience can be integrated into the design of AI-based automated code review models.
- Abstract（参考訳）: 最新のコードレビューは、新しく書かれたコード内の潜在的な問題を特定することを目的とした、ユビキタスなソフトウェア品質保証プロセスである。
その効果にもかかわらず、このプロセスは、関係する人間レビュアーからの多大な努力を必要とする。
この作業を緩和するために、研究者は人間のレビュアーを模倣して自然言語のコードレビューを提供するディープラーニングモデルを訓練した。
正式には、このタスクはコードレビューコメント生成として知られている。
これまでの研究は、トランスファーラーニングやトランスフォーマーアーキテクチャといった機械学習技術とニューラルモデルを活用することで、このタスクの改善を実証してきた。
しかし、モデルトレーニングで使用されるオープンソースのコードレビューデータの品質のため、生成されたレビューの品質は、まだサブ最適のままである。
これは部分的には、コードレビューが公開フォーラムで実施されているオープンソースプロジェクトから得られたデータによるもので、レビュアーは様々なレベルのソフトウェア開発経験を持ち、フィードバックの品質に影響を与える可能性があるためである。
この変化に対応するため,レビュー品質の指標として,過去のレビュアのオーサリングとレビューを活用できる一連の経験学習手法を提案する。
具体的には、モデルの損失関数の重みとして、レビューのオーサリングとプロジェクトのオーサシップのレビューを利用する、経験型損失関数(ELF)を提案する。
この方法を通じて、経験豊富なレビュアーのコードレビューはモデルの振る舞いに大きな影響を与える。
SOTAモデルと比較すると、ELFは精度、情報性、コメントタイプでより高い品質のレビューを生成することができた。
この研究の重要な貢献は、AIベースの自動コードレビューモデルの設計に、レビュアエクスペリエンスのような従来のソフトウェアエンジニアリングの概念をどのように組み込むことができるかの実証である。
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