論文の概要: Too Noisy To Learn: Enhancing Data Quality for Code Review Comment Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02757v2
• Date: Thu, 06 Feb 2025 02:19:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 10:50:06.518246
• Title: Too Noisy To Learn: Enhancing Data Quality for Code Review Comment Generation
• Title（参考訳）: 学ぶにはうるさい - コードレビューのコメント生成のためのデータ品質向上
• Authors: Chunhua Liu, Hong Yi Lin, Patanamon Thongtanunam,
• Abstract要約: オープンソースのデータセットは、自動コードレビュータスクのためのニューラルネットワークのトレーニングに使用される。 これらのデータセットには、クリーニングメソッドにもかかわらず持続する大量のノイズの多いコメントが含まれている。 大規模言語モデル(LLM)を用いて,これらのデータセットをさらにクリーン化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.990411348977783
• License:
• Abstract: Code review is an important practice in software development, yet it is time-consuming and requires substantial effort. While open-source datasets have been used to train neural models for automating code review tasks, including review comment generation, these datasets contain a significant amount of noisy comments (e.g., vague or non-actionable feedback) that persist despite cleaning methods using heuristics and machine learning approaches. Such remaining noise may lead models to generate low-quality review comments, yet removing them requires a complex semantic understanding of both code changes and natural language comments. In this paper, we investigate the impact of such noise on review comment generation and propose a novel approach using large language models (LLMs) to further clean these datasets. Based on an empirical study on a large-scale code review dataset, our LLM-based approach achieves 66-85% precision in detecting valid comments. Using the predicted valid comments to fine-tune the state-of-the-art code review models (cleaned models) can generate review comments that are 13.0% - 12.4% more similar to valid human-written comments than the original models. We also find that the cleaned models can generate more informative and relevant comments than the original models. Our findings underscore the critical impact of dataset quality on the performance of review comment generation. We advocate for further research into cleaning training data to enhance the practical utility and quality of automated code review.
• Abstract（参考訳）: コードレビューはソフトウェア開発において重要なプラクティスですが、時間がかかり、かなりの努力が必要です。 コードレビュータスクを自動化するためのニューラルネットワークのトレーニングには、レビューコメント生成など、オープンソースのデータセットが使用されているが、これらのデータセットには、ヒューリスティックスや機械学習アプローチを使用したクリーニング手法にかかわらず、かなりの量のノイズの多いコメント(例えば、あいまいなフィードバックや非アクション可能なフィードバック)が含まれている。 このようなノイズが残れば、モデルが低品質なレビューコメントを生成することになるかも知れませんが、それらを削除するには、コードの変更と自然言語コメントの両方に関する複雑なセマンティック理解が必要です。 本稿では,このようなノイズがコメント生成に与える影響について検討し,これらのデータセットをさらにクリーンにするために,大規模言語モデル(LLM)を用いた新しいアプローチを提案する。 大規模なコードレビューデータセットに関する実証研究に基づいて,我々のLLMベースのアプローチは,有効なコメントを検出する上で,66～85%の精度を達成している。 予測された有効なコメントを使用して、最先端のコードレビューモデル(クリーニングされたモデル)を微調整することで、13.0%から12.4%のレビューコメントを生成することができる。 また、クリーニングされたモデルは、オリジナルのモデルよりも、より情報的で関連性の高いコメントを生成できることがわかった。 この結果から,データセットの品質がレビューコメント生成の性能に与える影響が示唆された。 我々は、自動コードレビューの実用性と品質を高めるために、トレーニングデータのクリーニングに関するさらなる研究を提唱する。

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