論文の概要: MPLinker: Multi-template Prompt-tuning with Adversarial Training for Issue-commit Link Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19026v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 10:51:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 22:46:12.976173
• Title: MPLinker: Multi-template Prompt-tuning with Adversarial Training for Issue-commit Link Recovery
• Title（参考訳）: MPLinker: 課題-コミットリンクリカバリのための逆トレーニングによるマルチテンプレートプロンプトチューニング
• Authors: Bangchao Wang, Yang Deng, Ruiqi Luo, Peng Liang, Tingting Bi,
• Abstract要約: ソフトウェアトレーサビリティ(ST)におけるイシュー・コミット・リンク・リカバリ(ILR)は、ソフトウェアシステムの信頼性、品質、セキュリティを改善する上で重要な役割を果たす。 現在のIRR法は、プレトレーニング言語モデル(PLM)と専用ニューラルネットワークを用いて、ILRを分類タスクに変換する。 MPLinkerは、テンプレートベースのプロンプトチューニングを通じてIRRタスクをクローズタスクとして再定義し、モデル一般化を強化し、オーバーフィッティングを減らすために、逆行訓練を取り入れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.005932745392395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the pre-training, prompting and prediction paradigm, known as prompt-tuning, has achieved significant success in Natural Language Processing (NLP). Issue-commit Link Recovery (ILR) in Software Traceability (ST) plays an important role in improving the reliability, quality, and security of software systems. The current ILR methods convert the ILR into a classification task using pre-trained language models (PLMs) and dedicated neural networks. these methods do not fully utilize the semantic information embedded in PLMs, resulting in not achieving acceptable performance. To address this limitation, we introduce a novel paradigm: Multi-template Prompt-tuning with adversarial training for issue-commit Link recovery (MPLinker). MPLinker redefines the ILR task as a cloze task via template-based prompt-tuning and incorporates adversarial training to enhance model generalization and reduce overfitting. We evaluated MPLinker on six open-source projects using a comprehensive set of performance metrics. The experiment results demonstrate that MPLinker achieves an average F1-score of 96.10%, Precision of 96.49%, Recall of 95.92%, MCC of 94.04%, AUC of 96.05%, and ACC of 98.15%, significantly outperforming existing state-of-the-art methods. Overall, MPLinker improves the performance and generalization of ILR models, and introduces innovative concepts and methods for ILR. The replication package for MPLinker is available at https://github.com/WTU-intelligent-software-development/MPLinker
• Abstract（参考訳）: 近年, 自然言語処理(NLP)において, 事前学習, プロンプト, 予測のパラダイムであるプロンプトチューニングが大きな成功を収めている。 ソフトウェアトレーサビリティ(ST)におけるイシュー・コミット・リンク・リカバリ(ILR)は、ソフトウェアシステムの信頼性、品質、セキュリティを改善する上で重要な役割を果たす。 現在のIRR法は、プレトレーニング言語モデル(PLM)と専用ニューラルネットワークを用いて、ILRを分類タスクに変換する。 これらの手法は、PLMに埋め込まれた意味情報を十分に利用していないため、許容できる性能は得られない。 この制限に対処するために,課題コミットリンクリカバリ(MPLinker)のための逆トレーニング付きマルチテンプレート・プロンプトチューニング(Multi-template Prompt-tuning)という,新しいパラダイムを導入する。 MPLinkerは、テンプレートベースのプロンプトチューニングを通じてIRRタスクをクローズタスクとして再定義し、モデル一般化を強化し、オーバーフィッティングを減らすために、逆行訓練を取り入れている。 包括的なパフォーマンス指標を用いて,MPLinkerを6つのオープンソースプロジェクトで評価した。 実験の結果、MPLinkerは平均F1スコア96.10%、精度96.49%、リコール95.92%、MCC94.04%、AUC96.05%、ACC98.15%を達成した。 全体として、MPLinkerはILRモデルの性能と一般化を改善し、ILRの革新的な概念と手法を導入している。 MPLinkerのレプリケーションパッケージはhttps://github.com/WTU-intelligent-software-development/MPLinkerで入手できる。

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