論文の概要: TD-Suite: All Batteries Included Framework for Technical Debt Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11085v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 11:31:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:12:05.791433
• Title: TD-Suite: All Batteries Included Framework for Technical Debt Classification
• Title（参考訳）: TD-Suite:すべての電池の技術的負債分類フレームワーク
• Authors: Karthik Shivashankar, Antonio Martini,
• Abstract要約: TD-Suiteはシームレスなエンドツーエンドパイプラインを提供し、初期データ取り込みからモデルトレーニングに至るまで、あらゆるものを管理する。 生成されたモデルが堅牢であることを保証するため、TD-Suiteは重要なトレーニング方法論を取り入れている。 このフレームワークは、計算集約的なモデルトレーニングプロセスに関連する二酸化炭素排出量の追跡と報告を統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.669063174637433
• License:
• Abstract: Recognizing that technical debt is a persistent and significant challenge requiring sophisticated management tools, TD-Suite offers a comprehensive software framework specifically engineered to automate the complex task of its classification within software projects. It leverages the advanced natural language understanding of state-of-the-art transformer models to analyze textual artifacts, such as developer discussions in issue reports, where subtle indicators of debt often lie hidden. TD-Suite provides a seamless end-to-end pipeline, managing everything from initial data ingestion and rigorous preprocessing to model training, thorough evaluation, and final inference. This allows it to support both straightforward binary classification (debt or no debt) and more valuable, identifying specific categories like code, design, or documentation debt, thus enabling more targeted management strategies. To ensure the generated models are robust and perform reliably on real-world, often imbalanced, datasets, TD-Suite incorporates critical training methodologies: k-fold cross-validation assesses generalization capability, early stopping mechanisms prevent overfitting to the training data, and class weighting strategies effectively address skewed data distributions. Beyond core functionality, and acknowledging the growing importance of sustainability, the framework integrates tracking and reporting of carbon emissions associated with the computationally intensive model training process. It also features a user-friendly Gradio web interface in a Docker container setup, simplifying model interaction, evaluation, and inference.
• Abstract（参考訳）: TD-Suiteは、技術的負債が高度な管理ツールを必要とする永続的で重要な課題であることを認識し、ソフトウェアプロジェクトにおけるその分類の複雑なタスクを自動化するために特別に設計された包括的なソフトウェアフレームワークを提供する。 これは、最先端のトランスフォーマーモデルの先進的な自然言語理解を活用して、問題レポートの開発者ディスカッションのようなテキストアーティファクトを分析し、負債の微妙な指標が隠されていることが多い。 TD-Suiteはシームレスなエンドツーエンドパイプラインを提供し、初期データ取り込みや厳格な前処理からモデルトレーニング、徹底的な評価、最終的な推論に至るまで、すべてを管理する。 これにより、単純なバイナリ分類(負債や負債なし)と、コードや設計、ドキュメントの負債といった特定のカテゴリを識別して、よりターゲットを絞った管理戦略の両方をサポートすることができる。 k倍のクロスバリデーションは一般化能力を評価し、早期停止メカニズムはトレーニングデータへの過度な適合を防ぎ、クラス重み付け戦略は歪んだデータ分布に効果的に対処する。 コア機能を超えて、持続可能性の重要性が増していることを認識し、このフレームワークは計算集約的なモデルトレーニングプロセスに関連する二酸化炭素排出量の追跡と報告を統合する。 また、DockerコンテナのセットアップでユーザフレンドリなGradio Webインターフェースを備え、モデルのインタラクション、評価、推論を簡単にする。

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