論文の概要: Harnessing Large Language Models for Curated Code Reviews

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03425v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 18:15:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:28:21.723459
• Title: Harnessing Large Language Models for Curated Code Reviews
• Title（参考訳）: コードレビューのための大規模言語モデルのハーネス化
• Authors: Oussama Ben Sghaier, Martin Weyssow, Houari Sahraoui,
• Abstract要約: コードレビューでは、構造化され、関連するコメントを生成することは、コードの問題を識別し、正確なコード変更を容易にするために不可欠である。 既存のコードレビューデータセットは、しばしば騒々しく、未解決であり、AIモデルの学習可能性に制限を課している。 本稿では,最大規模の公開コードレビューデータセットの品質向上を目的としたキュレーションパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5944208050492183
• License:
• Abstract: In code review, generating structured and relevant comments is crucial for identifying code issues and facilitating accurate code changes that ensure an efficient code review process. Well-crafted comments not only streamline the code review itself but are also essential for subsequent tasks like code refinement, where the code is modified to satisfy the input review comment. Although various AI-based approaches aimed to automate comment generation, their effectiveness remains limited by the quality of the training data. Existing code review datasets are often noisy and unrefined, posing limitations to the learning potential of AI models and hindering the automation process. To address these challenges, we propose a curation pipeline designed to enhance the quality of the largest publicly available code review dataset. We begin by establishing an evaluation framework, incorporating specific criteria and categories to empirically study the initial quality of the dataset. Using a large language model (LLM)-driven approach, we then apply our curation pipeline to refine the dataset. A comparative analysis of the newly curated dataset, based on the same evaluation framework, demonstrates substantial improvements in the clarity and conciseness of the comments. Additionally, we assess the impact of the curated dataset on automating downstream tasks, specifically comment generation and code refinement. Our findings show that the curated dataset leads to enhanced model performance in generating more accurate comments. Curated comments are also more useful as they lead to more accurate code refinement.
• Abstract（参考訳）: コードレビューでは、コードの問題を特定し、効率的なコードレビュープロセスを保証するための正確なコード変更を促進するために、構造化され、関連するコメントを生成することが重要です。 精巧なコメントは、コードレビュー自体の合理化だけでなく、コード修正のようなその後のタスクにも不可欠である。 コメント生成を自動化するためのAIベースのアプローチはさまざまだが、トレーニングデータの品質によってその効果は制限されている。 既存のコードレビューデータセットは、しばしば騒々しく、未解決であり、AIモデルの学習可能性に制限を課し、自動化プロセスを妨げている。 これらの課題に対処するため,公開コードレビューデータセットとして最大の品質向上を目的としたキュレーションパイプラインを提案する。 まず、データセットの初期品質を実証的に研究するために、特定の基準とカテゴリを組み込んだ評価フレームワークを確立する。 大規模言語モデル(LLM)によるアプローチを使用して、データセットを洗練するためにキュレーションパイプラインを適用します。 同じ評価フレームワークに基づいて、新たに作成したデータセットの比較分析により、コメントの明快さと簡潔さが大幅に改善された。 さらに、キュレートされたデータセットが下流タスクの自動化、特にコメント生成とコード修正に与える影響を評価する。 以上の結果から, 得られたデータセットは, より正確なコメントを生成する際に, モデル性能の向上につながることがわかった。 キュレートされたコメントは、より正確なコード修正につながるため、より有用である。

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