論文の概要: Deep Learning and Data Augmentation for Detecting Self-Admitted Technical Debt

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15804v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 09:22:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:22:35.372238
• Title: Deep Learning and Data Augmentation for Detecting Self-Admitted Technical Debt
• Title（参考訳）: 自己充足型技術的負債検出のためのディープラーニングとデータ拡張
• Authors: Edi Sutoyo, Paris Avgeriou, Andrea Capiluppi,
• Abstract要約: Self-Admitted Technical Debt (SATD)は、開発者がテキストアーティファクトを使用して、既存の実装が最適でない理由を説明する状況を指す。 SATD と BERT のバイナリ識別に BiLSTM アーキテクチャを用い,様々な SATD の分類を行った。 異なるアーティファクトから派生した様々なデータセットからSATDを識別・分類するための2段階のアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.004718679054704
• License:
• Abstract: Self-Admitted Technical Debt (SATD) refers to circumstances where developers use textual artifacts to explain why the existing implementation is not optimal. Past research in detecting SATD has focused on either identifying SATD (classifying SATD items as SATD or not) or categorizing SATD (labeling instances as SATD that pertain to requirement, design, code, test debt, etc.). However, the performance of these approaches remains suboptimal, particularly for specific types of SATD, such as test and requirement debt, primarily due to extremely imbalanced datasets. To address these challenges, we build on earlier research by utilizing BiLSTM architecture for the binary identification of SATD and BERT architecture for categorizing different types of SATD. Despite their effectiveness, both architectures struggle with imbalanced data. Therefore, we employ a large language model data augmentation strategy to mitigate this issue. Furthermore, we introduce a two-step approach to identify and categorize SATD across various datasets derived from different artifacts. Our contributions include providing a balanced dataset for future SATD researchers and demonstrating that our approach significantly improves SATD identification and categorization performance compared to baseline methods.
• Abstract（参考訳）: Self-Admitted Technical Debt (SATD)は、開発者がテキストアーティファクトを使用して、既存の実装が最適でない理由を説明する状況を指す。 SATDの検出に関するこれまでの研究は、SATD(SATDをSATDに分類するかどうか)の識別、SATD(要求、設計、コード、テスト負債などを含むSATDにラベルを付ける)の分類に重点を置いてきた。 しかしながら、これらのアプローチのパフォーマンスは、特にテストや要求負債といったSATDの特定のタイプに対して、主に極めて不均衡なデータセットのために、サブ最適のままである。 これらの課題に対処するために, SATD と BERT のバイナリ識別に BiLSTM アーキテクチャを用いて, SATD の分類を行った。 その効果にもかかわらず、両方のアーキテクチャは不均衡なデータに苦しむ。 そこで我々は,この問題を軽減するために,大規模言語モデルデータ拡張戦略を採用した。 さらに,異なるアーティファクトから派生した様々なデータセットからSATDを識別・分類するための2段階のアプローチを提案する。 我々の貢献は、将来のSATD研究者のためのバランスの取れたデータセットの提供と、ベースライン法と比較してSATDの識別と分類性能が大幅に向上することの実証である。

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