論文の概要: Automated Generation of Commit Messages in Software Repositories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12998v1
- Date: Thu, 17 Apr 2025 15:08:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-18 14:38:21.092839
- Title: Automated Generation of Commit Messages in Software Repositories
- Title（参考訳）: ソフトウェアリポジトリにおけるコミットメッセージの自動生成
- Authors: Varun Kumar Palakodeti, Abbas Heydarnoori,
- Abstract要約: コミットメッセージはソフトウェア変更の文書化に不可欠であり、プログラムの理解とメンテナンスを支援する。
機械学習(ML)と自然言語処理(NLP)を用いたコミットメッセージの自動生成手法を提案する。
コード変更とそれに対応するコミットメッセージのデータセットをLiuらによって使用しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7366405857677226
- License:
- Abstract: Commit messages are crucial for documenting software changes, aiding in program comprehension and maintenance. However, creating effective commit messages is often overlooked by developers due to time constraints and varying levels of documentation skills. Our research presents an automated approach to generate commit messages using Machine Learning (ML) and Natural Language Processing (NLP) by developing models that use techniques such as Logistic Regression with TF-IDF and Word2Vec, as well as more sophisticated methods like LSTM. We used the dataset of code changes and corresponding commit messages that was used by Liu et al., which we used to train and evaluate ML/NLP models and was chosen because it is extensively used in previous research, also for comparability in our study. The objective was to explore which ML/NLP techniques generate the most effective, clear, and concise commit messages that accurately reflect the code changes. We split the dataset into training, validation, and testing sets and used these sets to evaluate the performance of each model using qualitative and quantitative evaluation methods. Our results reveal a spectrum of effectiveness among these models, with the highest BLEU score achieved being 16.82, showcasing the models' capability in automating a clear and concise commit message generation. Our paper offers insights into the comparative effectiveness of different machine learning models for automating commit message generation in software development, aiming to enhance the overall practice of code documentation. The source code is available at https://doi.org/10.5281/zenodo.10888106.
- Abstract（参考訳）: コミットメッセージはソフトウェア変更の文書化に不可欠であり、プログラムの理解とメンテナンスを支援する。
しかしながら、効率的なコミットメッセージの作成は、時間的制約とさまざまなレベルのドキュメントスキルのために、開発者によって見落とされがちである。
本研究では,機械学習(ML)と自然言語処理(NLP)を用いたコミットメッセージの自動生成手法を提案し,TF-IDFやWord2Vecを用いたロジスティック回帰やLSTMなどの高度な手法を用いたモデルを開発した。
Liuらが開発した,ML/NLPモデルのトレーニングと評価に使用したコード変更のデータセットと,それに対応するコミットメッセージを使用しました。
目的は、コードの変更を正確に反映した最も効果的で明確で簡潔なコミットメッセージを生成するML/NLPテクニックを探ることであった。
データセットをトレーニング,検証,テストセットに分割し,定性的,定量的な評価手法を用いて各モデルの性能を評価する。
BLEUスコアは16.82であり、明瞭で簡潔なコミットメッセージ生成の自動化におけるモデルの能力を示す。
本稿では,ソフトウェア開発におけるコミットメッセージ生成を自動化する機械学習モデルの比較効果について考察し,コードドキュメンテーションの全般的な実践を強化することを目的とした。
ソースコードはhttps://doi.org/10.5281/zenodo.10888106で公開されている。
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