論文の概要: DeepCRCEval: Revisiting the Evaluation of Code Review Comment Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18291v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 08:53:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:57:05.262490
• Title: DeepCRCEval: Revisiting the Evaluation of Code Review Comment Generation
• Title（参考訳）: DeepCRCEval: コードレビューコメント生成の評価を再考
• Authors: Junyi Lu, Xiaojia Li, Zihan Hua, Lei Yu, Shiqi Cheng, Li Yang, Fengjun Zhang, Chun Zuo,
• Abstract要約: 本研究は,先行研究や開発者インタビューから得られた新しい基準を用いて,ベンチマークコメントを実証的に分析する。 評価フレームワークであるDeepCRCEvalは、人間の評価器とLarge Language Models(LLM)を統合し、現在の手法を総合的に再評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.010557279355885
• License:
• Abstract: Code review is a vital but demanding aspect of software development, generating significant interest in automating review comments. Traditional evaluation methods for these comments, primarily based on text similarity, face two major challenges: inconsistent reliability of human-authored comments in open-source projects and the weak correlation of text similarity with objectives like enhancing code quality and detecting defects. This study empirically analyzes benchmark comments using a novel set of criteria informed by prior research and developer interviews. We then similarly revisit the evaluation of existing methodologies. Our evaluation framework, DeepCRCEval, integrates human evaluators and Large Language Models (LLMs) for a comprehensive reassessment of current techniques based on the criteria set. Besides, we also introduce an innovative and efficient baseline, LLM-Reviewer, leveraging the few-shot learning capabilities of LLMs for a target-oriented comparison. Our research highlights the limitations of text similarity metrics, finding that less than 10% of benchmark comments are high quality for automation. In contrast, DeepCRCEval effectively distinguishes between high and low-quality comments, proving to be a more reliable evaluation mechanism. Incorporating LLM evaluators into DeepCRCEval significantly boosts efficiency, reducing time and cost by 88.78% and 90.32%, respectively. Furthermore, LLM-Reviewer demonstrates significant potential of focusing task real targets in comment generation.
• Abstract（参考訳）: コードレビューはソフトウェア開発において不可欠だが必須の側面であり、レビューコメントの自動化に大きな関心を惹き付けている。 これらのコメントに対する従来の評価方法は、主にテキストの類似性に基づいており、オープンソースプロジェクトにおける人間によるコメントの不一致の信頼性と、コード品質の向上や欠陥の検出といった目的とのテキスト類似性の弱い相関という2つの大きな課題に直面している。 本研究は,先行研究および開発者インタビューから得られた新しい基準を用いて,ベンチマークコメントを実証的に分析する。 同様に既存の方法論の評価を再考する。 評価フレームワークであるDeepCRCEvalは、人間の評価器とLarge Language Models(LLM)を統合し、基準セットに基づいて現在の手法を総合的に再評価する。 さらに,LLMの少数ショット学習機能を活用した,革新的な,効率的なベースラインであるLLM-Reviewerも導入した。 私たちの研究は、テキスト類似度メトリクスの制限を強調し、ベンチマークコメントの10%未満が自動化のための高品質であることを発見しました。 対照的にDeepCRCEvalは、高品質なコメントと低品質なコメントを効果的に区別し、より信頼性の高い評価メカニズムであることが証明されている。 LLM評価器をDeepCRCEvalに組み込むことで効率が大幅に向上し、それぞれ88.78%と90.32%の時間とコストが削減された。 さらに、LCM-Reviewerはコメント生成においてタスク真のターゲットにフォーカスする可能性を示す。

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