論文の概要: EnseSmells: Deep ensemble and programming language models for automated code smells detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05012v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 15:35:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:57:43.627046
• Title: EnseSmells: Deep ensemble and programming language models for automated code smells detection
• Title（参考訳）: EnseSmells: コードの自動臭い検出のためのディープアンサンブルとプログラミング言語モデル
• Authors: Anh Ho, Anh M. T. Bui, Phuong T. Nguyen, Amleto Di Salle, Bach Le,
• Abstract要約: ソフトウェアソースコードの匂いは、最適な設計と実装上の決定を示す。 本稿では,構造的特徴と統計的意味論の融合に重きを置く深層学習アーキテクチャを構築するための新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.974095344344234
• License:
• Abstract: A smell in software source code denotes an indication of suboptimal design and implementation decisions, potentially hindering the code understanding and, in turn, raising the likelihood of being prone to changes and faults. Identifying these code issues at an early stage in the software development process can mitigate these problems and enhance the overall quality of the software. Current research primarily focuses on the utilization of deep learning-based models to investigate the contextual information concealed within source code instructions to detect code smells, with limited attention given to the importance of structural and design-related features. This paper proposes a novel approach to code smell detection, constructing a deep learning architecture that places importance on the fusion of structural features and statistical semantics derived from pre-trained models for programming languages. We further provide a thorough analysis of how different source code embedding models affect the detection performance with respect to different code smell types. Using four widely-used code smells from well-designed datasets, our empirical study shows that incorporating design-related features significantly improves detection accuracy, outperforming state-of-the-art methods on the MLCQ dataset with with improvements ranging from 5.98% to 28.26%, depending on the type of code smell.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアソースコードの臭いは、最適な設計と実装上の決定を示すもので、コードの理解を妨げる可能性があり、その結果として、変更や欠陥のリスクが高まる可能性がある。 ソフトウェア開発プロセスの初期段階でこれらの問題の特定は、これらの問題を緩和し、ソフトウェア全体の品質を高めることができる。 現在の研究は、コード臭いを検出するためのソースコード命令の内部に隠された文脈情報を調べるためのディープラーニングモデルの利用に焦点を当てており、構造的および設計的特徴の重要性に留意されている。 本稿では,プログラミング言語の事前学習モデルから得られた構造的特徴と統計的意味論の融合を重要視する,深層学習アーキテクチャを構築するための新しい手法を提案する。 さらに、異なるソースコードの埋め込みモデルが、異なるコードの臭いの種類に対する検出性能にどのように影響するかを詳細に分析する。 良く設計されたデータセットから広く使われている4つのコードの臭いを利用して、我々の経験的研究は、設計関連の特徴を取り入れることで、検出精度が大幅に向上し、MLCQデータセットの最先端メソッドのパフォーマンスが5.98%から28.26%に向上し、コードの臭いの種類に応じて改善されていることを示している。

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