論文の概要: Do Automatic Comment Generation Techniques Fall Short? Exploring the Influence of Method Dependencies on Code Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19459v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 03:49:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.307437
• Title: Do Automatic Comment Generation Techniques Fall Short? Exploring the Influence of Method Dependencies on Code Understanding
• Title（参考訳）: 自動コメント生成技術は短くなるか? コード理解におけるメソッド依存の影響を探る
• Authors: Md Mustakim Billah, Md Shamimur Rahman, Banani Roy,
• Abstract要約: メソッドレベルのコメントは、コードの理解を改善し、ソフトウェアのメンテナンスをサポートするために重要です。 本研究は,ソフトウェアプロジェクトにおける依存メソッドの有病率と影響を調査し,メソッドレベルのコメント生成に対する依存性認識アプローチを提案する。 本稿では,コメントの明確性,包括性,関連性を改善するためにヘルパーメソッド情報を含む新しい依存性認識手法であるHelpCOMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.971759811837406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Method-level comments are critical for improving code comprehension and supporting software maintenance. With advancements in large language models (LLMs), automated comment generation has become a major research focus. However, existing approaches often overlook method dependencies, where one method relies on or calls others, affecting comment quality and code understandability. This study investigates the prevalence and impact of dependent methods in software projects and introduces a dependency-aware approach for method-level comment generation. Analyzing a dataset of 10 popular Java GitHub projects, we found that dependent methods account for 69.25% of all methods and exhibit higher engagement and change proneness compared to independent methods. Across 448K dependent and 199K independent methods, we observed that state-of-the-art fine-tuned models (e.g., CodeT5+, CodeBERT) struggle to generate comprehensive comments for dependent methods, a trend also reflected in LLM-based approaches like ASAP. To address this, we propose HelpCOM, a novel dependency-aware technique that incorporates helper method information to improve comment clarity, comprehensiveness, and relevance. Experiments show that HelpCOM outperforms baseline methods by 5.6% to 50.4% across syntactic (e.g., BLEU), semantic (e.g., SentenceBERT), and LLM-based evaluation metrics. A survey of 156 software practitioners further confirms that HelpCOM significantly improves the comprehensibility of code involving dependent methods, highlighting its potential to enhance documentation, maintainability, and developer productivity in large-scale systems.
• Abstract（参考訳）: メソッドレベルのコメントは、コードの理解を改善し、ソフトウェアのメンテナンスをサポートするために重要です。 大規模言語モデル(LLM)の進歩により、自動コメント生成が研究の中心となっている。 しかし、既存のアプローチは、あるメソッドが他のメソッドに依存したり呼び出したりするメソッド依存性を見落とし、コメントの品質とコードの理解に影響を与えます。 本研究は,ソフトウェアプロジェクトにおける依存メソッドの有病率と影響を調査し,メソッドレベルのコメント生成に対する依存性認識アプローチを提案する。 10の人気のあるJava GitHubプロジェクトのデータセットを分析して、依存メソッドがすべてのメソッドの69.25%を占め、独立したメソッドよりも高いエンゲージメントと変更の傾向を示した。 448K 依存メソッドと 199K 依存メソッドにまたがって,最先端の微調整モデル (CodeT5+,CodeBERT など) が依存メソッドに対する包括的なコメントを生成するのに苦労していることが,ASAP のような LLM ベースのアプローチにも反映されている。 そこで本研究では,コメントの明確性,包括性,関連性を改善するためにヘルパー手法情報を組み込んだ新しい依存性認識技術であるHelpCOMを提案する。 実験の結果、HelpCOMはシンタクティック(例えばBLEU)、セマンティック(例えばSentenceBERT)、LCMベースの評価指標でベースラインメソッドを5.6%から50.4%上回ることがわかった。 156人のソフトウェア実践者の調査では、HelpCOMが依存性のあるメソッドを含むコードの理解性を著しく改善し、大規模システムにおけるドキュメント、保守性、開発者の生産性を向上する可能性を強調している。

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